説明
統計実験の設計と分析は、データサイエンスの中心です。 このコースでは、統計実験を設計し、最新の方法を使用して結果を分析します。 また、統計的議論、特にビッグデータに関連するものを解釈する際の一般的な落とし穴についても調べます。 まとめると、このコースは、実践的で効果的な機械学習の方法と概念のコアセットを内部化し、それらを実際の問題のいくつかに適用するのに役立ちます。
学習目標：このコースを完了すると、次のことができるようになります。
1.効果的な実験を設計し、結果を分析する
2.リサンプリング手法を使用して、難解な表記法を呼び出さずに明確で完全な統計的引数を作成する
3.複雑さが増す中核的な分類方法（ルール、ツリー、ランダムフォレスト）、および関連する最適化方法（勾配降下法およびバリアント）の説明と適用
4.教師なし学習の概念と方法のセットを説明して適用する
5.構造化クエリ、走査と再帰クエリ、PageRank、コミュニティ検出など、大規模なグラフ分析の一般的なイディオムを説明する
価格：無料で登録！
言語： 英語
字幕: 英語、韓国語