This course introduces you to one of the main types of modeling families of supervised Machine Learning: Classification. You will learn how to train predictive models to classify categorical outcomes and how to use error metrics to compare across different models. The hands-on section of this course focuses on using best practices for classification, including train and test splits, and handling data sets with unbalanced classes.
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비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기귀하가 습득할 기술
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- Supervised Learning
- Machine Learning (ML) Algorithms
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Logistic Regression
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Decision Trees
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9개 동영상 (총 60분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
검토
- 5 stars89.09%
- 4 stars9%
- 3 stars0.94%
- 1 star0.94%
SUPERVISED MACHINE LEARNING: CLASSIFICATION의 최상위 리뷰
YS 제공2022년 6월 30일
Great! Helps me build my career path in Data Science
AP 제공2021년 2월 28일
Superb ,detailed, well explained, lots of hands on training through labs and most of the major alogrithms are covered!
Keep up the good work. You guys are helping the community a lot :D
AF 제공2020년 11월 7일
Great course and very well structured. I'm really impressed with the instructor who give thorough walkthrough to the code.
JK 제공2022년 9월 14일
The course is well designed and easy to follow. (communication and feedback mechanism with Coursera could be improved).
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