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學生對 华盛顿大学 提供的 机器学习基础：案例研究 的評價和反饋

4.6
星
12,183 個評分
•
2,916 條評論

課程概述

Do you have data and wonder what it can tell you? Do you need a deeper understanding of the core ways in which machine learning can improve your business? Do you want to be able to converse with specialists about anything from regression and classification to deep learning and recommender systems? In this course, you will get hands-on experience with machine learning from a series of practical case-studies. At the end of the first course you will have studied how to predict house prices based on house-level features, analyze sentiment from user reviews, retrieve documents of interest, recommend products, and search for images. Through hands-on practice with these use cases, you will be able to apply machine learning methods in a wide range of domains. This first course treats the machine learning method as a black box. Using this abstraction, you will focus on understanding tasks of interest, matching these tasks to machine learning tools, and assessing the quality of the output. In subsequent courses, you will delve into the components of this black box by examining models and algorithms. Together, these pieces form the machine learning pipeline, which you will use in developing intelligent applications. Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to: -Identify potential applications of machine learning in practice. -Describe the core differences in analyses enabled by regression, classification, and clustering. -Select the appropriate machine learning task for a potential application. -Apply regression, classification, clustering, retrieval, recommender systems, and deep learning. -Represent your data as features to serve as input to machine learning models. -Assess the model quality in terms of relevant error metrics for each task. -Utilize a dataset to fit a model to analyze new data. -Build an end-to-end application that uses machine learning at its core. -Implement these techniques in Python....

熱門審閱

PM
2019年8月18日

The course was well designed and delivered by all the trainers with the help of case study and great examples.\n\nThe forums and discussions were really useful and helpful while doing the assignments.

SZ
2016年12月19日

Great course!\n\nEmily and Carlos teach this class in a very interest way. They try to let student understand machine learning by some case study. That worked well on me. I like this course very much.

篩選依據：

2576 - 机器学习基础：案例研究 的 2600 個評論（共 2,826 個）

創建者 Tulasi P D

•
2020年7月15日

it is so useful

創建者 Rohith m

•
2020年4月17日

very intersting

創建者 shane

•
2015年10月22日

Very practical.

創建者 Rohit K S

•
2020年9月30日

Good Course!!

創建者 Divyashree

•
2020年9月14日

A good course

創建者 Rupali G

•
2017年11月2日

good content

創建者 André G

•
2016年5月14日

Good course.

創建者 廖敏宏

•
2020年9月24日

Very useful

創建者 P.BHUVANASHREE

•
2020年9月18日

interesting

創建者 HASNA V N

•
2020年7月19日

Good course

創建者 Shubham D

•
2016年12月3日

nice course

創建者 Le H P

•
2019年8月16日

well done!

創建者 Daniel Ø

•
2016年1月18日

very basic

創建者 Muhammad A K

•
2020年11月27日

very good

創建者 Sayam N

•
2020年9月25日

Excellent

創建者 Aishwarya S

•
2020年7月5日

very nice

創建者 Zhen W

•
2017年7月5日

Good ~~~~

創建者 Kevin C N

•
2016年12月10日

Thanks!!!

創建者 Oriol P

•
2016年3月30日

Was nice!

創建者 Sreemannarayana B

•
2016年2月23日

Excellent

創建者 Oumar D

•
2016年2月21日

Efficient

創建者 DEBASISH M

•
2020年9月21日

Like it.

創建者 John M

•
2018年7月4日

Liked it

創建者 Phoenine

•
2018年12月23日

So good

創建者 Deleted A

•
2020年8月14日

good

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