Coursera - 在Python中应用机器学习 大小：540.48 MB | 时间：4小时| 视频：AVC（.mp4）960x540 29.97fps | 音频：AAC 44KHz 1ch 类型：eLearning | 级别：中级| 英语语言
本课程将向学习者介绍应用机器学习，更多地侧重于技术和方法，而不是这些方法背后的统计。本课程将首先讨论机器学习与描述性统计的不同之处，并介绍scikit学习工具包。 将讨论数据的维度问题，并将处理数据聚类以及评估这些聚类的任务。将描述创建预测模型的监督方法，学习者将能够应用scikit学习预测建模方法，同时理解与数据一般性相关的过程问题（例如交叉验证，过拟合）。本课程将结束一些更先进的技术，比如建设综合体，以及预测模型的实际局限性。到本课程结束时，学生将能够识别监督（分类）和无监督（聚类）技术之间的差异，确定他们需要哪种技术来应用于特定的数据集和需求，工程师的功能以满足这种需求，编写python代码来进行分析。 本课程应该在Python中的数据科学入门和Python中的应用绘图，图表和数据表示以及Python中的应用文本挖掘和Python中的应用社会分析之前进行。 应用数据科学与Python的课程3/5（密歇根大学2017）。
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