Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Leerpad

Begeleid machine learning in Python

Bijgewerkt 03-2026
Leer de meest populaire technieken voor begeleid machine learning om voorspellingen te doen met gelabelde data.
Start Leerpad Kosteloos

Inbegrepen bijPremium or Teams

PythonMachine Learning25 u5,596

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Leerpadbeschrijving

Begeleid machine learning in Python

Leer de basis van begeleid machine learning en ontdek hoe je voorspellingen kunt doen met gelabelde data. Doe vandaag nog mee aan de ML-revolutie! Als je nog niet bekend bent met machine learning of je wilt je verdiepen in supervised machine learning, dan is dit een supergoede plek om te beginnen.Je begint met het leren over en implementeren van belangrijke modellen voor begeleid leren, zoals K-Nearest Neighbors (KNN), logistische regressie, lineaire regressie, Support Vector Machines (SVM's) en boomgebaseerde modellen met de populaire scikit-learn-bibliotheek.Je leert ook hoe je de nieuwste algoritmen zoals XGBoost kunt gebruiken om de prestaties van modellen op tabelgegevens efficiënt te verbeteren.Om het meeste uit je modellen te halen, leer je over verschillende manieren om hyperparameters aan te passen en hoe je kunt kiezen welke techniek je het beste kunt gebruiken voor jouw situatie.Je rondt de track af door je kennis van deze verschillende modellen samen te voegen om meer te leren over ensemble learning, waarbij verschillende modellen worden gecombineerd om de prestaties te verbeteren en complexere problemen op te lossen.Als je klaar bent, heb je de belangrijkste concepten van supervised machine learning onder de knie en kun je ze toepassen in Python.

Vereisten

Er zijn geen vereisten voor dit Leerpad

  • Course

    1

    Supervised Learning met scikit-learn

  • Project

    bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    6

    Extreme Gradient Boosting met XGBoost

    Leer de basis van gradient boosting en bouw toffe machine learning-modellen met XGBoost om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.

  • Course

    7

    Hyperparameter Tuning in Python

    Leer technieken voor het automatisch afstemmen van hyperparameters in Python, zoals Grid, Random en Informed Search.

  • Course

    8

    Ensemblemethoden in Python

    Leer hoe je geavanceerde en effectieve machine learning-modellen kunt bouwen in Python met behulp van ensemble-technieken zoals bagging, boosting en stacking.

Begeleid machine learning in Python
6 Cursussen
Leerpad
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprek

Inbegrepen bijPremium or Teams

Schrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Begeleid machine learning in Python!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.