One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
约翰霍普金斯大学課程信息
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學生職業成果
38%
完成這些課程後已開始新的職業生涯
38%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
12%
加薪或升職
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。
完成時間大約為9 小時
英語（English）
字幕：英語（English）, 韓語
您將獲得的技能
Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
學生職業成果
38%
完成這些課程後已開始新的職業生涯
38%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
12%
加薪或升職
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。
完成時間大約為9 小時
英語（English）
字幕：英語（English）, 韓語
提供方
约翰霍普金斯大学
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 2 小時
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
完成時間為 2 小時
9 個視頻 （總計 73 分鐘）, 4 個閱讀材料, 1 個測驗
9 個視頻
What is prediction?8分鐘
Relative importance of steps9分鐘
In and out of sample errors6分鐘
Prediction study design9分鐘
Types of errors10分鐘
Receiver Operating Characteristic5分鐘
Cross validation8分鐘
What data should you use?6分鐘
4 個閱讀材料
Welcome to Practical Machine Learning10分鐘
A Note of Explanation2分鐘
Syllabus10分鐘
Pre-Course Survey10分鐘
1 個練習
Quiz 130分鐘
完成時間為 2 小時
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
完成時間為 2 小時
9 個視頻 （總計 96 分鐘）
9 個視頻
Data slicing5分鐘
Training options7分鐘
Plotting predictors10分鐘
Basic preprocessing10分鐘
Covariate creation17分鐘
Preprocessing with principal components analysis14分鐘
Predicting with Regression12分鐘
Predicting with Regression Multiple Covariates11分鐘
1 個練習
Quiz 230分鐘
完成時間為 1 小時
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
完成時間為 1 小時
5 個視頻 （總計 48 分鐘）
1 個練習
Quiz 330分鐘
完成時間為 3 小時
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
完成時間為 3 小時
4 個視頻 （總計 33 分鐘）, 2 個閱讀材料, 3 個測驗
2 個閱讀材料
Course Project Instructions (READ FIRST)10分鐘
Post-Course Survey10分鐘
2 個練習
Quiz 430分鐘
Course Project Prediction Quiz30分鐘
審閱
來自实用机器学习的熱門評論
由 JC 提供2017年1月16日
excellent course. Be prepared to learn a lot if you work hard and don't give up if you think it is hard, just continue thinking, and interact with other students and tutors + Google and Stackoverflow!
由 MR 提供2020年8月13日
recommended for all the 21st centuary students who might be intrested to play with data in future or some kind of work related to make predictions systemically must have good knowledge of this course
由 AD 提供2017年2月28日
Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.
由 DH 提供2018年6月17日
Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.
常見問題
我什么时候能够访问课程视频和作业？
讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：
- 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
- 课程可能会改为提供'完整课程，没有证书'。通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
我订阅此专项课程后会得到什么？
您注册课程后，将有权访问专项课程中的所有课程，并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
Is financial aid available?
是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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