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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為8 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).

  • Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.

  • Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.

  • Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

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提供方

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加州大学圣地亚哥分校

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 3 小時

Week 1: Diagnostics for Data

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 49 分鐘), 4 個閱讀材料, 3 個測驗
6 個視頻
Motivation Behind the MSE8分鐘
Regression Diagnostics: MSE and R²6分鐘
Over- and Under-Fitting6分鐘
Classification Diagnostics: Accuracy and Error11分鐘
Classification Diagnostics: Precision and Recall12分鐘
4 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
Setting Up Your System10分鐘
(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10分鐘
Course Materials10分鐘
3 個練習
Review: Regression Diagnostics30分鐘
Review: Classification Diagnostics30分鐘
Diagnostics for Data30分鐘
2

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完成時間為 2 小時

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

完成時間為 2 小時
4 個視頻 (總計 35 分鐘)
4 個視頻
Model Complexity and Regularization10分鐘
Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8分鐘
Evaluating Classifiers for Ranking4分鐘
4 個練習
Review: Setting Up a Codebase30分鐘
Review: Regularization5分鐘
Review: Evaluating a Model5分鐘
Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45分鐘
3

3

完成時間為 2 小時

Week 3: Validation and Pipelines

完成時間為 2 小時
4 個視頻 (總計 24 分鐘)
4 個視頻
Validation5分鐘
“Theorems” About Training, Testing, and Validation8分鐘
Implementing a Regularization Pipeline in Python5分鐘
Guidelines on the Implementation of Predictive Pipelines5分鐘
3 個練習
Review: Validation30分鐘
Review: Predictive Pipelines30分鐘
Predictive Pipelines20分鐘
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完成時間為 1 小時

Final Project

完成時間為 1 小時
2 個閱讀材料
2 個閱讀材料
Project Description10分鐘
Where to Find Datasets10分鐘

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