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100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
中级

A working knowledge of Python and Data Analysis and Visualization techniques. A minimum of high school math.  

完成时间大约为13 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Describe the various types of Machine Learning algorithms and when to use them 

  • Compare and contrast linear classification methods including multiclass prediction, support vector machines, and logistic regression 

  • Write Python code that implements various classification techniques including K-Nearest neighbors (KNN), decision trees, and regression trees 

  • Evaluate the results from simple linear, non-linear, and multiple regression on a data set using evaluation metrics 

您将获得的技能

  • SciPy and scikit-learn
  • Machine Learning
  • regression
  • classification
  • Hierarchical Clustering
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A working knowledge of Python and Data Analysis and Visualization techniques. A minimum of high school math.  

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提供方

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IBM 技能网络

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此 课程 隶属于 IBM 技能网络 提供的 100% 在线 Bachelor of Science in Computer Science。 如果您被录取参加全部课程,您的课程将计入您的学位学习进程。

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up94%(23,218 个评分)
1
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完成时间为 1 小时

Introduction to Machine Learning

完成时间为 1 小时
5 个视频 (总计 29 分钟)
2
2
完成时间为 2 小时

Regression

完成时间为 2 小时
5 个视频 (总计 43 分钟)
3
3
完成时间为 4 小时

Classification

完成时间为 4 小时
5 个视频 (总计 35 分钟), 1 个阅读材料, 7 个测验
4
4
完成时间为 3 小时

Linear Classification

完成时间为 3 小时
4 个视频 (总计 46 分钟), 1 个阅读材料, 5 个测验

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