このコースは、その高い評価と多数の評価に基づいて、Courseraのトップ100ベストコースにランク付けされました。
このコースでは、応用機械学習を学生に紹介し、これらの方法の背後にある統計よりも技術と方法に焦点を当てます。 このコースは、機械学習が記述統計とどのように異なるかについての議論から始まり、チュートリアルを通じてscikitlearnツールキットを紹介します。 データの次元の問題について説明し、データをプールするタスクと、それらのプールを評価する方法について説明します。 作成への教師ありアプローチ
このコースでは、応用機械学習を学生に紹介し、これらの方法の背後にある統計よりも技術と方法に焦点を当てます。
このコースは、機械学習が記述統計とどのように異なるかについての議論から始まり、チュートリアルを通じてscikitlearnツールキットを紹介します。
データの次元の問題について説明し、データをプールするタスクと、それらのプールを評価する方法について説明します。
予測モデルを構築するための教師ありアプローチについて説明し、データの一般化に関連するプロセスの問題(クロス検証、過剰適合など)を理解しながら、scikitlearnの予測モデリング手法を適用できるようにします。
このコースは、アンサンブル構築などのより高度な手法と、予測モデルの実際的な制限について説明します。
このコースを終了するまでに、生徒は教師あり(分類)手法と教師なし(クラスタリング)手法の違いを特定し、特定のデータセットとニーズに適用する必要のある手法を特定し、そのニーズを満たす機能を設計できるようになります。 、および分析を実行するためのPythonコードを記述します。
このコースは、Pythonでのデータサイエンスの概要とPythonでの応用データのプロット、グラフ化、表現の後で、Pythonでの応用テキストマイニングとPythonでの応用社会分析の前に受講する必要があります。
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このモジュールでは、K最近傍法に基づく分類問題の例を使用して基本的な機械学習の概念、タスク、ワークフローを紹介し、scikit-learnライブラリを使用して実装します。
このモジュールでは、分類と回帰のためのさまざまな教師あり学習方法について詳しく説明し、モデルの複雑さと一般化のパフォーマンスの関係、適切な機能スケーリングの重要性、モデルの複雑さを使用してモデルの複雑さを制御する方法について学習します。正規化などの手法の適用オーバーフィットを避けるため。 k最近傍法に加えて、今週は線形回帰(最小二乗、尾根、ラッソ、多項式回帰)、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、モデル評価のための交差検定の使用、および決定ツリーについて説明します。
このモジュールでは、機械学習モデルのパフォーマンスを理解して最適化するために使用できるモデルの評価と選択の方法について説明します。
このモジュールでは、アンサンブルツリー(ランダムフォレスト、勾配を利用したツリー)やニューラルネットワーク(ディープラーニングのオプションの概要を含む)など、より高度な教師あり学習方法について説明します。 また、機械学習におけるデータ漏洩の重大な問題と、それを検出して回避する方法についても学びます。
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私のコンピューター3コース
ミシガン大学の使命は、学術的知識、芸術、価値観の創造、コミュニケーション、保存、応用、そして彼らが挑戦するリーダーと市民の育成において卓越したものを通じて、ミシガンの人々と世界に奉仕することです。現在と未来を豊かにします。 。
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