courseraПрограммирование

Machine Learning Basics

Курс от Sungkyunkwan University

Уровень не указан≈ 15 чАнглийский

О курсе

In this course, you will: a) understand the basic concepts of machine learning. b) understand a typical memory-based method, the K nearest neighbor method. c) understand linear regression. d) understand model analysis. Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, and conditional probability.

Навыки, которые вы освоите

Model Evaluation Logistic Regression Machine Learning Mathematics and Mathematical Modeling Supervised Learning Applied Machine Learning Python Programming Regression Analysis Statistical Methods Scikit Learn (Machine Learning Library)Linear Algebra Analysis Machine Learning Algorithms Machine Learning Methods Model Training Unsupervised Learning

Программа курса

4 модулей · 37 учебных материалов

01The basic concepts of machine learning9 материалов

What is machine learning

Let’s talk about machine learningВидео A to Z of AI/Machine Learning 1Чтение Quiz 1Задание

Three types of machine learning

Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning

Учитесь у экспертов

Jaekwang KIM

Assistant Professor

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

≈ 15 ч

4 модулей

Язык: Английский

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

Machine Learning Basics

О курсе

Навыки, которые вы освоите

Программа курса

What is machine learning

Three types of machine learning

Учитесь у экспертов

Jaekwang KIM

Model Analysis

The basic concpet of kNN

Variation of k-NN

Examples with kNN

Linear regression I

Linear regression II

Linear regression III

Logistic regression I

Logistic regression II

Logistic regression III