课程信息

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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为63 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

您将获得的技能

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
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提供方

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伊利诺伊大学香槟分校

立即开始攻读硕士学位

此 课程 隶属于 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在线 Master of Science in Accountancy (iMSA)。 如果您被录取参加全部课程,您的课程将计入您的学位学习进程。

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 1 小时

INTRODUCTION TO THE COURSE

完成时间为 1 小时
2 个视频 (总计 9 分钟), 3 个阅读材料
2 个视频
About Linden Lu3分钟
3 个阅读材料
Syllabus10分钟
Glossary10分钟
Update Your Profile10分钟
完成时间为 8 小时

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

完成时间为 8 小时
4 个视频 (总计 24 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
1.1 Introduction to Machine Learning6分钟
1.2 Introduction to Data Preprocessing10分钟
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3分钟
1 个阅读材料
Module 1 Overview and Resources10分钟
1 个练习
Module 1 Quiz20分钟
2

2

完成时间为 8 小时

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

完成时间为 8 小时
4 个视频 (总计 31 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
2.1 Introduction to Linear Regression12分钟
2.2 Introduction to Logistic Regression8分钟
2.3 Introduction to Decision Tree6分钟
1 个阅读材料
Module 2 Overview and Resources10分钟
1 个练习
Module 2 Quiz20分钟
3

3

完成时间为 8 小时

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

完成时间为 8 小时
4 个视频 (总计 15 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5分钟
3.2 Introduction to Support Vector Machine4分钟
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3分钟
1 个阅读材料
Module 3 Overview and Resources10分钟
1 个练习
Module 3 Quiz20分钟
4

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完成时间为 8 小时

MODULE 4: MODEL EVALUATION

完成时间为 8 小时
4 个视频 (总计 31 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
4.1 Regressive Evaluation Metrics8分钟
4.2 Classification Evaluation Metrics I13分钟
4.3 Classification Evaluation Metrics II7分钟
1 个阅读材料
Module 4 Overview and Resources10分钟
1 个练习
Module 4 Quiz20分钟

关于 Accounting Data Analytics 专项课程

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