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
Instructeur : Simplilearn Instructor
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
janvier 2025
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1 devoir
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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.
Inclus
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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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Foire Aux Questions
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).
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