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學生對 华盛顿大学 提供的 机器学习基础:案例研究 的評價和反饋

4.6
13,187 個評分

課程概述

Do you have data and wonder what it can tell you? Do you need a deeper understanding of the core ways in which machine learning can improve your business? Do you want to be able to converse with specialists about anything from regression and classification to deep learning and recommender systems? In this course, you will get hands-on experience with machine learning from a series of practical case-studies. At the end of the first course you will have studied how to predict house prices based on house-level features, analyze sentiment from user reviews, retrieve documents of interest, recommend products, and search for images. Through hands-on practice with these use cases, you will be able to apply machine learning methods in a wide range of domains. This first course treats the machine learning method as a black box. Using this abstraction, you will focus on understanding tasks of interest, matching these tasks to machine learning tools, and assessing the quality of the output. In subsequent courses, you will delve into the components of this black box by examining models and algorithms. Together, these pieces form the machine learning pipeline, which you will use in developing intelligent applications. Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to: -Identify potential applications of machine learning in practice. -Describe the core differences in analyses enabled by regression, classification, and clustering. -Select the appropriate machine learning task for a potential application. -Apply regression, classification, clustering, retrieval, recommender systems, and deep learning. -Represent your data as features to serve as input to machine learning models. -Assess the model quality in terms of relevant error metrics for each task. -Utilize a dataset to fit a model to analyze new data. -Build an end-to-end application that uses machine learning at its core. -Implement these techniques in Python....

熱門審閱

SZ

2016年12月19日

Great course!

Emily and Carlos teach this class in a very interest way. They try to let student understand machine learning by some case study. That worked well on me. I like this course very much.

PM

2019年8月18日

The course was well designed and delivered by all the trainers with the help of case study and great examples.

The forums and discussions were really useful and helpful while doing the assignments.

篩選依據:

1 - 机器学习基础:案例研究 的 25 個評論(共 3,054 個)

創建者 Ravi P

2018年9月8日

創建者 Oscar R

2018年10月24日

創建者 Ibrahim M A

2017年4月29日

創建者 Jatin P

2018年3月28日

創建者 Sourav S

2018年6月27日

創建者 sreeraj c

2018年1月21日

創建者 Andrew W

2017年11月4日

創建者 Elvin V

2017年10月26日

創建者 Ernie M

2017年9月25日

創建者 Gianmaria M

2019年1月22日

創建者 Muhammad W K

2019年7月21日

創建者 Sharina C

2019年2月9日

創建者 strx

2017年4月12日

創建者 Rahul D

2017年12月23日

創建者 Walther A G L M

2018年7月2日

創建者 Matthew H

2017年10月26日

創建者 lianghui t

2019年3月9日

創建者 Mike C

2016年6月14日

創建者 Theron R F P

2017年11月4日

創建者 Shane C

2016年11月16日

創建者 Eugene K

2017年2月10日

創建者 Pritish K

2019年4月7日

創建者 Valentin T

2016年1月17日

創建者 Ivo R

2019年11月22日

創建者 Jonathan W

2019年5月31日