One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
约翰霍普金斯大学课程信息
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学生职业成果
38%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
38%
通过此课程获得实实在在的工作福利
12%
加薪或升职
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。
完成时间大约为9 小时
英语（English）
字幕：英语（English）, 韩语
您将获得的技能
Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
学生职业成果
38%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
38%
通过此课程获得实实在在的工作福利
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加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
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完成时间大约为9 小时
英语（English）
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提供方
约翰霍普金斯大学
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 2 小时
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
完成时间为 2 小时
9 个视频 （总计 73 分钟）, 4 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
What is prediction?8分钟
Relative importance of steps9分钟
In and out of sample errors6分钟
Prediction study design9分钟
Types of errors10分钟
Receiver Operating Characteristic5分钟
Cross validation8分钟
What data should you use?6分钟
4 个阅读材料
Welcome to Practical Machine Learning10分钟
A Note of Explanation2分钟
Syllabus10分钟
Pre-Course Survey10分钟
1 个练习
Quiz 130分钟
完成时间为 2 小时
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
完成时间为 2 小时
9 个视频 （总计 96 分钟）
9 个视频
Data slicing5分钟
Training options7分钟
Plotting predictors10分钟
Basic preprocessing10分钟
Covariate creation17分钟
Preprocessing with principal components analysis14分钟
Predicting with Regression12分钟
Predicting with Regression Multiple Covariates11分钟
1 个练习
Quiz 230分钟
完成时间为 1 小时
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
完成时间为 1 小时
5 个视频 （总计 48 分钟）
1 个练习
Quiz 330分钟
完成时间为 3 小时
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
完成时间为 3 小时
4 个视频 （总计 33 分钟）, 2 个阅读材料, 3 个测验
2 个阅读材料
Course Project Instructions (READ FIRST)10分钟
Post-Course Survey10分钟
2 个练习
Quiz 430分钟
Course Project Prediction Quiz30分钟
审阅
来自实用机器学习的热门评论
由 MR 提供Aug 13, 2020
recommended for all the 21st centuary students who might be intrested to play with data in future or some kind of work related to make predictions systemically must have good knowledge of this course
由 AD 提供Feb 28, 2017
Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.
由 DH 提供Jun 17, 2018
Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.
由 AS 提供Aug 30, 2017
Highly recommend this course. It makes you read a lot, do lot's of practical exercises. The final project is a must do. After finishing this course you can start playing with kaggle data sets.
常见问题
我什么时候能够访问课程视频和作业？
讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：
- 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
- 课程可能会改为提供'完整课程，没有证书'。通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
我订阅此专项课程后会得到什么？
您注册课程后，将有权访问专项课程中的所有课程，并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
Is financial aid available?
是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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