Învățare automată supravegheată în Python

Actualizat 05.2026

Stăpânește cele mai populare tehnici de învățare automată supravegheată pentru a începe să faci predicții cu date etichetate.

Descrierea traseului

Învățare automată supravegheată în Python

Stăpânește fundamentele învățării automate supravegheate și descoperă cum să faci predicții folosind date etichetate. Alătură-te revoluției ML astăzi! Dacă ești nou în învățarea automată sau vrei să te specializezi în învățarea automată supravegheată, acesta este un loc ideal pentru a începe.Vei începe prin a învăța și a implementa modele de bază de învățare supravegheată, precum K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Linear Regression, Support Vector Machines (SVMs) și modele bazate pe arbori, folosind populara bibliotecă scikit-learn.Vei descoperi, de asemenea, cum să folosești algoritmi de ultimă generație precum XGBoost pentru a îmbunătăți eficient performanța modelării pe seturi de date tabulare.Pentru a obține maximum din modelele tale, vei învăța despre diferite tehnici de ajustare a hiperparametrilor și cum să decizi ce tehnică să folosești pentru cazul tău de utilizare.Vei finaliza traseul reunind cunoștințele despre aceste modele diverse pentru a învăța despre învățarea prin ansamblu, unde modele diferite sunt combinate pentru a îmbunătăți performanța și a rezolva probleme mai complexe.Până când vei termina, vei fi stăpânit conceptele esențiale de învățare automată supravegheată și le vei putea aplica în Python.

Cerințe prealabile

Nu există prerequisite pentru acest traseu

Course
1
Învățare supravegheată cu 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
3
Clasificatori liniari în Python
În acest curs vei învăța detaliile clasificatorilor liniari precum regresia logistică și SVM.
Course
4
Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python
În acest curs, vei învăța să folosești modele bazate pe arbori și ansambluri pentru regresie și clasificare cu scikit-learn.
Project
bonus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
6
Gradient Boosting Extrem cu XGBoost
Course
7
Ajustarea hiperparametrilor în Python
Învață tehnici de ajustare automată a hiperparametrilor în Python, inclusiv Grid, Random și Informed Search.
Course
8
Metode de ansamblu în Python
Învață să construiești modele de machine learning avansate și eficiente în Python folosind tehnici ensemble precum bagging, boosting și stacking.

Învățare automată supravegheată în Python

6 Cursuri

Traseu
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Învățare automată supravegheată în Python

Formare pentru o echipă?

Descrierea traseului

Învățare automată supravegheată în Python

Cerințe prealabile

Învățare supravegheată cu scikit-learn

Predictive Modeling for Agriculture

Clasificatori liniari în Python

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Predicting Movie Rental Durations

Gradient Boosting Extrem cu XGBoost

Ajustarea hiperparametrilor în Python

Metode de ansamblu în Python

Obține diploma de absolvire

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Învățare automată supravegheată în Python astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Descrierea traseului

Învățare automată supravegheată în Python

Obține diploma de absolvire

Alătură-te celor peste .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 de milioane de cursanți și începe Învățare automată supravegheată în Python astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Învățare automată supravegheată în Python astăzi!