课程名称: Supervised Machine Learning: Classification

课程主页: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification

所在平台: Coursera

课程类别: 数据分析

大学或机构: IBM

讲师： Mark J Grover,Yan Luo,Svitlana (Lana) Kramar,Joseph Santarcangelo,Miguel Maldonado

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 677MB

课程介绍： 本课程向您介绍监督机器学习的主要建模系列之一：分类。您将学习如何训练预测模型以对分类结果进行分类，以及如何使用错误度量来比较不同的模型。本课程的实践部分侧重于使用分类的最佳实践，包括训练和测试拆分，以及处理具有不平衡类的数据集。
在本课程结束时，您应该能够：
-分类和分类集合的不同用途和应用
– 描述和使用逻辑回归模型
– 描述和使用决策树和树集成模型
– 描述和使用其他集成方法进行分类
– 使用各种错误指标来比较和选择最适合您的数据的分类模型
– 使用过采样和欠采样作为处理数据集中不平衡类的技术
谁应该参加这门课程？
本课程面向有抱负的数据科学家，他们有兴趣在商业环境中获得监督机器学习分类技术的实践经验。
你应该具备哪些技能？
为了充分利用本课程，您应该熟悉 Python 开发环境中的编程，以及对数据清理、探索性数据分析、微积分、线性代数、概率和统计的基本了解。

本课程属于 IBM Introduction to Machine Learning Specialization/专项课程 中的第3门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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