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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。
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8 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).

  • Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.

  • Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.

  • Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

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提供方

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加州大学圣地亚哥分校

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 3 小时

Week 1: Diagnostics for Data

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 49 分钟), 4 个阅读材料, 3 个测验
6 个视频
Motivation Behind the MSE8分钟
Regression Diagnostics: MSE and R²6分钟
Over- and Under-Fitting6分钟
Classification Diagnostics: Accuracy and Error11分钟
Classification Diagnostics: Precision and Recall12分钟
4 个阅读材料
Syllabus10分钟
Setting Up Your System10分钟
(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10分钟
Course Materials10分钟
3 个练习
Review: Regression Diagnostics30分钟
Review: Classification Diagnostics30分钟
Diagnostics for Data30分钟
2

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完成时间为 2 小时

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 35 分钟)
4 个视频
Model Complexity and Regularization10分钟
Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8分钟
Evaluating Classifiers for Ranking4分钟
4 个练习
Review: Setting Up a Codebase30分钟
Review: Regularization5分钟
Review: Evaluating a Model5分钟
Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45分钟
3

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完成时间为 2 小时

Week 3: Validation and Pipelines

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 24 分钟)
4 个视频
Validation5分钟
“Theorems” About Training, Testing, and Validation8分钟
Implementing a Regularization Pipeline in Python5分钟
Guidelines on the Implementation of Predictive Pipelines5分钟
3 个练习
Review: Validation30分钟
Review: Predictive Pipelines30分钟
Predictive Pipelines20分钟
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完成时间为 1 小时

Final Project

完成时间为 1 小时
2 个阅读材料
2 个阅读材料
Project Description10分钟
Where to Find Datasets10分钟

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Python Data Products for Predictive Analytics

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