高级机器学习
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发现并应用高级统计机器学习技术
该在线课程探讨了高级统计机器学习。
您将发现数据科学项目工作流程中使用机器学习技术。然后，您将详细介绍有关分类和回归问题的监督学习统计建模算法，检查这些算法如何相关，以及如何对其生成的模型进行调整和评估。
您还将查看功能工程以及如何分析数据的充分性。
您将介绍什么主题？
- 统计机器学习理论
- 统计模型的分析和评估
- 数据分析
- 监督学习 - 人工神经网络
- 监督学习 - 内核方法
- 无监督的学习 - 集群
- 无监督学习 - 主题建模
- 功能工程
- 缺失数据
- 基本的强化学习
- 基本的半监督学习
在本课程中学习
在课程的每一步中，您都可以遇到其他学习者，分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。
您将实现什么？
在课程结束时，您将能够...
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解释典型数据科学问题的步骤，并执行那些被确定为机器学习专家责任的步骤。
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执行一系列预处理步骤，包括功能工程和缺少数据的管理，并解释此类方法的实用性和重要性。
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在机器学习的所有主要领域（监督，无监督，半监督和强化学习）应用一系列高级机器学习技术，包括调整和正规化这些模型。
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解释这些技术如何工作，包括更高级的方法与它们构建的更简单的方法之间的关系。
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严格评估统计模型的性能，并证明选择特定模型的选择是合理的。
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严格评估数据的充分性和适用性对于给定的建模任务
谁是课程？
这是一个高级课程，可以预期在机器学习，数据科学或统计建模方面经验。有关假定知识的基本资源将提供链接。
该课程的部分利用了高级数学，包括统计，线性代数，微积分和信息理论。如果您对这些领域（尤其是前两个领域）有事先了解，则将获得对所使用方法的更多见解。如果您没有这些先验知识，那么您仍然可以实现课程的学习成果。
您需要哪些软件或工具？
该课程使用R。如果您以前尚未使用R编程，则应考虑参加快速介绍课程，例如尝试r。
您会和谁一起学？
我是瑞典乌普萨拉大学人工智能的高级数据科学顾问和讲师。
谁开发了课程？
开放大学
作为英国最大的大学，开放大学（OU）支持成千上万的学生通过支持的远程学习来实现自己的目标和野心，从而有助于适应专业和个人生活承诺的学习。
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已确立的
1969年 -
地点
英国米尔顿·凯恩斯 -
世界排名
前510名 资料来源：泰晤士报高等教育世界大学排名2020
人际
Gershtyle是全球研究，教育，战略和产品开发公司。我们使用科学，设计，工程和情报创造价值，改变行业并改善生活。
认可和支持者
受认可
在FutureLearn上学习
您的学习，规则
- 课程分为几周，活动和步骤，以帮助您跟踪学习
- 通过咬合大小的视频，长篇小说文章，音频和实践活动的混合方式学习
- 通过使用进度页面来跟踪您的步骤完成和评估分数来保持动力
加入全球教室
- 体验社会学习的力量，并受到国际学习者网络的启发
- 在课程的每一步中，与同龄人和课程教育者分享想法
- 通过阅读，@ing，喜欢，书签和回复他人的评论来加入对话
绘制您的进度
- 当您完成课程时，请使用通知和进度页面来指导您的学习
- 每当您准备就绪时，将每个步骤都标记为完成，您就可以控制
- 完成90％的课程步骤和所有评估以赢得您的证书
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