このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
中級レベル

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

約13時間で修了
英語

学習内容

  • 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 

習得するスキル

  • SciPy and scikit-learn
  • Machine Learning
  • regression
  • classification
  • Hierarchical Clustering
柔軟性のある期限
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IBM Skills Network

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この コース は IBM Skills Network の100%オンラインの Bachelor of Science in Computer Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up94%(23,155 件の評価)
1
1
1時間で修了

Introduction to Machine Learning

1時間で修了
5件のビデオ (合計29分)
2
2
2時間で修了

Regression

2時間で修了
5件のビデオ (合計43分)
3
3
4時間で修了

Classification

4時間で修了
5件のビデオ (合計35分), 1 学習用教材, 7 個のテスト
4
4
3時間で修了

Linear Classification

3時間で修了
4件のビデオ (合計46分), 1 学習用教材, 5 個のテスト

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。