К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Advanced Machine Learning Algorithms · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Advanced Machine Learning Algorithms

Курс от Fractal Analytics
Начальный≈ 21 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In a world where data-driven solutions are revolutionizing industries, mastering advanced machine learning techniques is a pivotal skill that empowers innovation and strategic decision-making. This equips you with the expertise needed to harness advanced machine-learning algorithms. You will delve into the intricacies of cutting-edge machine-learning algorithms. Complex concepts will be simplified, making them accessible and actionable for you to harness the potential of advanced algorithms effectively. By the end of this course, you will learn to: 1. Employ regularization techniques for enhanced model performance and robustness. 2. Leverage ensemble methods, such as bagging and boosting, to improve predictive accuracy. 3. Implement hyperparameter tuning and feature engineering to refine models for real-world challenges. 4. Combine diverse models for superior predictions, expanding your predictive toolkit. 5. Strategically select the right machine learning models for different tasks based on factors and parameters.

Навыки, которые вы освоите

Machine Learning AlgorithmsMachine Learning MethodsRandom Forest AlgorithmFeature EngineeringModel OptimizationAlgorithmsModel EvaluationPredictive ModelingAdvanced AnalyticsDecision Tree LearningFine-tuningApplied Machine LearningStatistical Machine LearningClassification And Regression Tree (CART)Data Preprocessing

Программа курса

6 модулей · 62 учебных материалов

01Getting Familiar with Regularisation 18 материалов

Gateway to the Course and Data Preparation

Introduction to the courseВидеоSyllabus - Advanced Machine Learning AlgorithmsЧтениеIntroduction to Problem StatementВидео Division of the datasetВидео

Understanding Regularisation

Учитесь у экспертов

Analytics Vidhya

Преподаватель курса

Advanced Machine Learning Algorithms
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 21 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Resources to be used in this moduleЧтение
Overfitting and UnderfittingВидео
Introduction To The Apex DatasetВидео
L1 RegularizationВидео
L2 RegularizationВидео
Elastic Net RegularizationВидео
Regularization in Linear RegressionЗадание
Choosing Regularization Techniques for Business ProblemsDIALOGUE

Regularization in Logistic Regression

Fine-Tuning Logistic RegressionВидеоL1 Regularization ВидеоL2 Regularization ВидеоElastic Net RegularizationВидеоCheck your understandingЗаданиеRegularization Programming AssessmentПрограммирование
02Ensemble Learning - Bagging Algorithms10 материалов

Introduction to Bagging

Resources to be used in this moduleЧтениеUnderstanding Ensemble LearningВидеоIntroducing Bagging AlgorithmsВидеоHands-on to Bagging Meta EstimatorВидеоIntroduction to Random ForestВидеоUnderstanding Out-Of-Bag ScoreВидеоRandom Forest VS Classical Bagging VS Decision TreeВидеоExtra Trees- Reading MaterialЧтениеGraded AssignmentЗаданиеBagging Programming AssessmentПрограммирование
03Ensemble Learning - Boosting Algorithms9 материалов

Introduction to Boosting

Resources to be used in this moduleЧтениеIntroduction to BoostingВидеоAdaBoost Step-by-Step Explanation ВидеоHands-on - AdaBoostВидеоGradient Boosting Machines (GBM)ВидеоHands-on Gradient BoostВидеоOther Algo (XGBoost, LightBoost. CatBoost)ВидеоGraded: Check Your UnderstandingЗаданиеBoosting AssessmentПрограммирование
04Feature Engineering and Hyperparameter Tuning 14 материалов

Feature Engineering

Introduction to Feature Engineering and Hyperparameter TuningВидеоSpliting the datasetВидеоFeature TransformationВидеоFeature GenerationВидеоFeature SeletionВидеоGraded AssignmentЗаданиеResources to be used in this moduleЧтение

Hyperparameter Tuning

Introduction to Hyperparameter and Grid Search CVВидеоGrid Search CVВидеоRandom Search CVВидеоBayesan OptimizationВидео Bayesian Optimization in synergix datasetВидеоCheck your understandingЗадание
05Combining Models8 материалов

Introduction to Combining Models

Resources to be used in this moduleЧтениеIntroduction to the moduleВидеоUnderstanding Voting ВидеоLeveraging the VotingВидеоUnderstanding Stacking ensemble learningВидеоUnderstanding Hold out Method/BlendingВидеоCheck your understandingЗаданиеStacking Programming AssessmentПрограммирование
06Model Selection3 материалов

Introduction to Model Selection

The Stepping Stones in Model SelectionВидеоFactors to Consider While Selecting a ModelВидеоCheck your UnderstandingЗадание
Feature Engineering and Hyperparameter TuningПрограммирование