Обучение с учителем на Python

Обновлено 05.2026

Освойте самые популярные методы обучения с учителем, чтобы начать делать прогнозы на основе размеченных данных.

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google

Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.

Описание трека

Обучение с учителем на Python

Освойте основы обучения с учителем и узнайте, как делать прогнозы с помощью размеченных данных. Присоединяйтесь к революции ML уже сегодня! Если вы новичок в машинном обучении или хотите специализироваться на обучении с учителем, это идеальное место для начала.Вы начнёте с изучения и внедрения основных моделей обучения с учителем, таких как K-ближайших соседей (KNN), логистическая регрессия, линейная регрессия, машины опорных векторов (SVM) и древовидные модели с помощью популярной библиотеки scikit-learn.Вы также узнаете, как использовать современные алгоритмы, такие как XGBoost, чтобы эффективно повысить производительность моделирования на табличных наборах данных.Чтобы получить максимум от своих моделей, вы узнаете о различных методах настройки гиперпараметров и о том, как определить, какой метод использовать для вашего случая.Вы завершите трек, объединив знания об этих разнообразных моделях, чтобы изучить ансамблевое обучение, где разные модели комбинируются для повышения производительности и решения более сложных задач.К моменту завершения вы освоите основные концепции обучения с учителем и сможете применять их в Python.

Необходимые условия

Для этого трека нет предварительных требований

Course
1
Обучение с учителем с помощью scikit-learn
Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!
Project
бонус
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
Линейные классификаторы в Python
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Course
4
Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Project
бонус
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
Экстремальный градиентный бустинг с XGBoost
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Course
7
Подбор гиперпараметров в Python
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Course
8
Ансамблевые методы в Python
Научитесь создавать продвинутые и эффективные модели машинного обучения на Python с помощью ансамблевых методов: bagging, boosting и stacking.

Обучение с учителем на Python

6 Курсов

Трек
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Обучение с учителем на Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google Показать больше вариантов

или

Обучение с учителем на Python

Обучаете команду?

Описание трека

Обучение с учителем на Python

Необходимые условия

Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Predictive Modeling for Agriculture

Линейные классификаторы в Python

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Predicting Movie Rental Durations

Экстремальный градиентный бустинг с XGBoost

Подбор гиперпараметров в Python

Ансамблевые методы в Python

Получить сертификат об окончании

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Обучение с учителем на Python уже сегодня!

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Описание трека

Обучение с учителем на Python

Получить сертификат об окончании

Присоединяйтесь к более чем .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 миллионам обучающихся и начните Обучение с учителем на Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Обучение с учителем на Python уже сегодня!