推荐Coursera上的课程：机器学习与数据分析

3 月 17, 2025 #Coursera, #k均值聚类, #Lasso回归, #决策树, #在线课程, #数据分析, #数据科学, #机器学习, #随机森林, #预测分析

你是否有兴趣通过数据预测未来的结果？《机器学习与数据分析》这门课程将帮助你实现这一目标！机器学习是开发、测试和应用预测算法的过程，旨在从数据中提取可用的信息。这门课程是深入理解机器学习概念的重要一步，尤其是如果你已经熟悉该专业的第三门课程，那么这门课程将为你提供许多额外的知识点。

课程大纲

本课程的主要内容包括以下几个部分：

决策树：你将学习决策树，这是一种数据挖掘算法，能够从大量变量中选出最重要的变量及其相互作用，以预测目标变量。决策树通过应用一系列简单的规则反复选择最佳变量组合，从而在数据中创建细分或子组。
随机森林：随机森林是另一种数据挖掘算法，不同于决策树，随机森林的结果对于新数据具有良好的泛化能力。你将学习如何使用随机森林来选择最重要的变量。
Lasso回归：Lasso回归分析是一种用于线性回归模型的收缩和变量选择方法。通过对模型参数施加约束，最小化预测误差，获得特定预测变量的子集。你还将学习如何应用k折交叉验证方法，以选择最适合的模型并更准确地估计模型的测试误差率。
K均值聚类分析：聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据集中的观察值分为更小的集群。你将在本课程中了解如何使用k均值聚类分析识别数据集中的观察集群，并通过图形方法解释聚类分析结果。