This comprehensive Supervised and Unsupervised Machine Learning program will equip you with essential skills for data modeling and analysis. You’ll master regression techniques, classification models, and clustering algorithms to address real-world challenges and drive impactful data solutions.
Supervised Learning Regression Classification Clustering
Supervised Learning Regression Classification Clustering
Dozent: Simplilearn Instructor
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Master linear and logistic regression techniques
Apply Decision Trees, Random Forest, and Naive Bayes models
Use K-Means Clustering for data segmentation
Solve real-world problems with machine learning methods
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2025
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This Supervised and Unsupervised Machine Learning program covers essential techniques for data modeling and analysis. Start with regression analysis, mastering linear regression for continuous variable prediction and logistic regression for binary classification. Learn to select the best approach for your projects. Explore classification models, including Decision Trees for data splitting, Random Forest for robust predictions, and Naive Bayes for probabilistic classification. Gain practical skills to apply these methods in real-world scenarios. Dive into unsupervised learning with the K-Means Clustering algorithm, understanding how it groups data into clusters based on similarities. Apply it to challenges like market segmentation and image compression. This program equips you with essential machine learning skills for impactful data solutions.
Das ist alles enthalten
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This Supervised and Unsupervised Machine Learning program covers essential techniques for data modeling and analysis. Start with regression analysis, mastering linear regression for continuous variable prediction and logistic regression for binary classification. Learn to select the best approach for your projects. Explore classification models, including Decision Trees for data splitting, Random Forest for robust predictions, and Naive Bayes for probabilistic classification. Gain practical skills to apply these methods in real-world scenarios. Dive into unsupervised learning with the K-Means Clustering algorithm, understanding how it groups data into clusters based on similarities. Apply it to challenges like market segmentation and image compression. This program equips you with essential machine learning skills for impactful data solutions.
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Dozent
von
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Häufig gestellte Fragen
Regression predicts continuous outcomes (e.g., sales forecast), classification assigns data into categories (e.g., email spam detection), and clustering groups data based on similarities (e.g., customer segmentation).
A machine learning course can vary in duration, typically lasting from a few weeks for beginner-level programs to several months for comprehensive or advanced courses.
Clustering is an unsupervised learning technique in AI that groups similar data points into clusters, helping to uncover patterns and insights, such as segmenting customers by behavior.