Informações sobre o curso

77,871 visualizações recentes
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.
Nível intermediário
Aprox. 17 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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.
Nível intermediário
Aprox. 17 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

MathWorks

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Creating Regression Models

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 73 mín.), 7 leituras, 7 testes
11 videos
Instructor Introduction2min
Introduction to Supervised Machine Learning4min
Introduction to the Taxi Data7min
Creating and Cleaning Features8min
Introduction to Regression8min
Using the Regression Learner App10min
Customizing Model Parameters9min
Evaluating Regression Models6min
Evaluate Your Model in MATLAB9min
Summary of Regression1min
7 leituras
Download and Install MATLAB15min
Data and Code Files15min
Supervised Machine Learning Reference10min
Introduction to Module 15min
Variables in the Taxi Data10min
Summary of Regression Models15min
Regression Metrics10min
3 exercícios práticos
Feature Engineering Review12min
Train a Regression Model30min
Apply the Regression Workflow45min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Creating Classification Models

4 horas para concluir
6 vídeos (Total 45 mín.), 6 leituras, 2 testes
6 videos
Using the Classification Learner App7min
Evaluating Classification Models11min
Evaluating Classification Models in MATLAB5min
Training a Multiclass Model7min
Summary of Classification1min
6 leituras
Introduction to Module 25min
Summary of Classification Models15min
Binary Classification Metrics Reference20min
Evaluate and Customize Classification Models30min
Multiclass Classification Metrics Reference20min
Customizing Multiclass Models30min
2 exercícios práticos
Train a Classification Model30min
Apply The Classification Workflow50min
Semana
3

Semana 3

8 horas para concluir

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 horas para concluir
9 vídeos (Total 49 mín.), 5 leituras, 3 testes
9 videos
Using Validation Data During Training3min
Embedded Methods for Feature Selection7min
Using Regularization to Prevent Overfitting6min
Introduction to Ensemble Models3min
Training Ensemble Models3min
Introduction to Hyperparameters5min
Optimizing Hyperparameters8min
Summary of Module 32min
5 leituras
Introduction to Module 310min
Examining Bias Variance Trade-off15min
Practice Partitioning Data30min
Using Wrapper Methods to Select Features40min
Introduction to the Course Project10min
2 exercícios práticos
Practice Reducing Model Complexity30min
Applying Ensemble Models30min

Avaliações

Principais avaliações do PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Practical Data Science with MATLAB

Practical Data Science with MATLAB

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.