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
Ce cours fait partie de Spécialisation AI ML with Deep Learning and Supervised Models
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
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
janvier 2025
Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation AI ML with Deep Learning and Supervised Models
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Il y a 2 modules dans ce cours
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
25 vidéos3 lectures1 devoir
Explore clustering techniques, focusing on K-Means, its applications, and real-world use cases.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
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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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