このコースについて

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中級レベル

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

約38時間で修了
英語

学習内容

  • Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

習得するスキル

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

学位の取得を目指しましょう。

このコースはコロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)が提供する1オンライン学位プログラムの一部です。大学を通じて単位取得可能な非学位のコースに登録し、オンラインで修了すると、CU-Boulderの学位取得のための単位時間としてカウントされます。あなたは大学を通して申請するだけです。

シラバス - 本コースの学習内容

1
1
9時間で修了

Unsupervised Learning Intro

9時間で修了
3件のビデオ (合計34分), 9 学習用教材, 4 個のテスト
2
2
8時間で修了

Clustering

8時間で修了
2件のビデオ (合計23分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
3
3
8時間で修了

Recommender System

8時間で修了
4件のビデオ (合計37分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
4
4
14時間で修了

Matrix Factorization

14時間で修了
5件のビデオ (合計55分), 1 学習用教材, 2 個のテスト

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python専門講座について

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

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。