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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

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.

NV

2020年11月15日

Very well designed course, great that we could work with our own data and apply the theory. Looking forward to continue the journey.

フィルター:

Supervised Machine Learning: Regression: 51 - 72 / 72 レビュー

by Hariom K

2022年1月23日

by Guru P N

2022年9月24日

by Saeid S S

2022年4月13日

by Volodymyr

2021年7月15日

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2022年7月21日

by Harshita B

2022年3月29日

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by MUPPIDI H

2022年8月16日

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2021年6月22日

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2022年3月21日

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2022年2月24日

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2021年1月20日

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2022年10月20日

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2022年11月6日