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IBM Skills Network による Supervised Machine Learning: Regression の受講者のレビューおよびフィードバック

4.7
325件の評価

コースについて

This course introduces you to one of the main types of modelling families of supervised Machine Learning: Regression. You will learn how to train regression models to predict continuous outcomes and how to use error metrics to compare across different models. This course also walks you through best practices, including train and test splits, and regularization techniques. By the end of this course you should be able to: Differentiate uses and applications of classification and regression in the context of supervised machine learning  Describe and use linear regression models Use a variety of error metrics to compare and select a linear regression model that best suits your data Articulate why regularization may help prevent overfitting Use regularization regressions: Ridge, LASSO, and Elastic net   Who should take this course? This course targets aspiring data scientists interested in acquiring hands-on experience  with Supervised Machine Learning Regression techniques in a business setting.   What skills should you have? To make the most out of this course, you should have familiarity with programming on a Python development environment, as well as fundamental understanding of Data Cleaning, Exploratory Data Analysis, Calculus, Linear Algebra, Probability, and Statistics....

人気のレビュー

MM

2022年9月21日

This course is very helpful. The wonderfull part in this course was the final course project in which I had to create my own linear regression model by adding polynimial features and regularization.

GP

2022年11月23日

Great Course curated by IBM team. It is really designed well and helps to achieve the goal. It is as per the industry standard, and practical. One can do this course thoroughly and get a job.

フィルター:

Supervised Machine Learning: Regression: 1 - 25 / 72 レビュー

by Christopher W

2021年1月25日

by Nick V

2020年11月16日

by Abdillah F

2020年11月7日

by Nandana A

2020年12月28日

by Ranjith P

2021年4月13日

by Minh L

2021年9月30日

by Nir C

2021年10月8日

by Nancy C (

2021年4月24日

by michiel b

2021年2月15日

by Kalliope S

2021年6月24日

by Ramesh B

2021年1月30日

by Eduardo P L

2022年7月19日

by Weishi W

2022年2月6日

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2021年9月22日

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2022年2月22日

by MAURICIO C

2021年3月25日

by Mahateer M

2022年9月22日

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2021年5月4日