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Machine Learning: Regression(으)로 돌아가기

워싱턴 대학교의 Machine Learning: Regression 학습자 리뷰 및 피드백

4.8
별점
5,503개의 평가

강좌 소개

Case Study - Predicting Housing Prices In our first case study, predicting house prices, you will create models that predict a continuous value (price) from input features (square footage, number of bedrooms and bathrooms,...). This is just one of the many places where regression can be applied. Other applications range from predicting health outcomes in medicine, stock prices in finance, and power usage in high-performance computing, to analyzing which regulators are important for gene expression. In this course, you will explore regularized linear regression models for the task of prediction and feature selection. You will be able to handle very large sets of features and select between models of various complexity. You will also analyze the impact of aspects of your data -- such as outliers -- on your selected models and predictions. To fit these models, you will implement optimization algorithms that scale to large datasets. Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to: -Describe the input and output of a regression model. -Compare and contrast bias and variance when modeling data. -Estimate model parameters using optimization algorithms. -Tune parameters with cross validation. -Analyze the performance of the model. -Describe the notion of sparsity and how LASSO leads to sparse solutions. -Deploy methods to select between models. -Exploit the model to form predictions. -Build a regression model to predict prices using a housing dataset. -Implement these techniques in Python....

최상위 리뷰

PD

2016년 3월 16일

I really enjoyed all the concepts and implementations I did along this course....except during the Lasso module. I found this module harder than the others but very interesting as well. Great course!

KM

2020년 5월 4일

Excellent professor. Fundamentals and math are provided as well. Very good notebooks for the assignments...it’s just that turicreate library that caused some issues, however the course deserves a 5/5

필터링 기준:

Machine Learning: Regression의 987개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Ernie M

2017년 9월 25일

교육 기관: Kelsey H

2020년 3월 1일

교육 기관: Rohan G L

2020년 8월 29일

교육 기관: Pantelis H

2016년 4월 7일

교육 기관: Chase M

2016년 1월 26일

교육 기관: Ferenc F P

2018년 1월 10일

교육 기관: Gowtham A B

2020년 10월 8일

교육 기관: Leonardo D

2018년 10월 28일

교육 기관: Jafed E G

2019년 7월 6일

교육 기관: Konduri V

2018년 12월 25일

교육 기관: Pau D

2016년 3월 17일

교육 기관: Jeyanthi T

2018년 8월 11일

교육 기관: Hiral P

2018년 10월 9일

교육 기관: Gabriele P

2019년 4월 16일

교육 기관: Robert K

2020년 8월 14일

교육 기관: Rajib D

2019년 9월 5일

교육 기관: Prasad B D

2016년 1월 15일

교육 기관: Theo L

2016년 1월 5일

교육 기관: Patrick M

2016년 2월 1일

교육 기관: Carlos D M

2016년 1월 18일

교육 기관: Havan A

2016년 3월 13일

교육 기관: Phil B

2018년 1월 29일

교육 기관: David M

2017년 9월 8일

교육 기관: Sean S

2018년 2월 18일

교육 기관: Craig B

2016년 11월 29일