Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

44%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

21%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 21 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Logistic RegressionStatistical ClassificationClassification AlgorithmsDecision Tree

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

44%

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21%

recebi um aumento ou promoção
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100% on-line
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Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade de Washington

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(10,500 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Welcome!

1 hora para concluir
8 vídeos (Total 27 mín.), 3 leituras
8 videos
What is this course about?6min
Impact of classification1min
Course overview3min
Outline of first half of course5min
Outline of second half of course5min
Assumed background3min
Let's get started!45s
3 leituras
Important Update regarding the Machine Learning Specialization10min
Slides presented in this module10min
Reading: Software tools you'll need10min
3 horas para concluir

Linear Classifiers & Logistic Regression

3 horas para concluir
18 vídeos (Total 78 mín.), 2 leituras, 2 testes
18 videos
Intuition behind linear classifiers3min
Decision boundaries3min
Linear classifier model5min
Effect of coefficient values on decision boundary2min
Using features of the inputs2min
Predicting class probabilities1min
Review of basics of probabilities6min
Review of basics of conditional probabilities8min
Using probabilities in classification2min
Predicting class probabilities with (generalized) linear models5min
The sigmoid (or logistic) link function4min
Logistic regression model5min
Effect of coefficient values on predicted probabilities7min
Overview of learning logistic regression models2min
Encoding categorical inputs4min
Multiclass classification with 1 versus all7min
Recap of logistic regression classifier1min
2 leituras
Slides presented in this module10min
Predicting sentiment from product reviews10min
2 exercícios práticos
Linear Classifiers & Logistic Regression30min
Predicting sentiment from product reviews30min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Learning Linear Classifiers

3 horas para concluir
18 vídeos (Total 83 mín.), 2 leituras, 2 testes
18 videos
Intuition behind maximum likelihood estimation4min
Data likelihood8min
Finding best linear classifier with gradient ascent3min
Review of gradient ascent6min
Learning algorithm for logistic regression3min
Example of computing derivative for logistic regression5min
Interpreting derivative for logistic regression5min
Summary of gradient ascent for logistic regression2min
Choosing step size5min
Careful with step sizes that are too large4min
Rule of thumb for choosing step size3min
(VERY OPTIONAL) Deriving gradient of logistic regression: Log trick4min
(VERY OPTIONAL) Expressing the log-likelihood3min
(VERY OPTIONAL) Deriving probability y=-1 given x2min
(VERY OPTIONAL) Rewriting the log likelihood into a simpler form8min
(VERY OPTIONAL) Deriving gradient of log likelihood8min
Recap of learning logistic regression classifiers1min
2 leituras
Slides presented in this module10min
Implementing logistic regression from scratch10min
2 exercícios práticos
Learning Linear Classifiers30min
Implementing logistic regression from scratch30min
2 horas para concluir

Overfitting & Regularization in Logistic Regression

2 horas para concluir
13 vídeos (Total 66 mín.), 2 leituras, 2 testes
13 videos
Review of overfitting in regression3min
Overfitting in classification5min
Visualizing overfitting with high-degree polynomial features3min
Overfitting in classifiers leads to overconfident predictions5min
Visualizing overconfident predictions4min
(OPTIONAL) Another perspecting on overfitting in logistic regression8min
Penalizing large coefficients to mitigate overfitting5min
L2 regularized logistic regression4min
Visualizing effect of L2 regularization in logistic regression5min
Learning L2 regularized logistic regression with gradient ascent7min
Sparse logistic regression with L1 regularization7min
Recap of overfitting & regularization in logistic regression58s
2 leituras
Slides presented in this module10min
Logistic Regression with L2 regularization10min
2 exercícios práticos
Overfitting & Regularization in Logistic Regression30min
Logistic Regression with L2 regularization30min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Decision Trees

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 47 mín.), 3 leituras, 3 testes
13 videos
Intuition behind decision trees1min
Task of learning decision trees from data3min
Recursive greedy algorithm4min
Learning a decision stump3min
Selecting best feature to split on6min
When to stop recursing4min
Making predictions with decision trees1min
Multiclass classification with decision trees2min
Threshold splits for continuous inputs6min
(OPTIONAL) Picking the best threshold to split on3min
Visualizing decision boundaries5min
Recap of decision trees56s
3 leituras
Slides presented in this module10min
Identifying safe loans with decision trees10min
Implementing binary decision trees10min
3 exercícios práticos
Decision Trees30min
Identifying safe loans with decision trees14min
Implementing binary decision trees30min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Preventing Overfitting in Decision Trees

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 40 mín.), 2 leituras, 2 testes
8 videos
Overfitting in decision trees5min
Principle of Occam's razor: Learning simpler decision trees5min
Early stopping in learning decision trees6min
(OPTIONAL) Motivating pruning8min
(OPTIONAL) Pruning decision trees to avoid overfitting6min
(OPTIONAL) Tree pruning algorithm3min
Recap of overfitting and regularization in decision trees1min
2 leituras
Slides presented in this module10min
Decision Trees in Practice10min
2 exercícios práticos
Preventing Overfitting in Decision Trees30min
Decision Trees in Practice30min
1 hora para concluir

Handling Missing Data

1 hora para concluir
6 vídeos (Total 25 mín.), 1 leitura, 1 teste
6 videos
Strategy 1: Purification by skipping missing data4min
Strategy 2: Purification by imputing missing data4min
Modifying decision trees to handle missing data4min
Feature split selection with missing data5min
Recap of handling missing data1min
1 leituras
Slides presented in this module10min
1 exercício prático
Handling Missing Data30min

Avaliações

Principais avaliações do MACHINE LEARNING: CLASSIFICATION

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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem Automática

Aprendizagem Automática

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.