Pärast seda muidugi siis saab to: - valida sobivaid uurimisteemasid kolledži klassid - kirjutada üksikasjaliku piirjooned teadustöid - leia lähtematerjalina teadustöid - võtta ja korraldada häid märkmeid teadus - kasutada asjakohaseid akadeemilise toon ja keel - dokument allikaid, luues tööd Viidatud nimekiri MLA vormingus - vältida plagieerides oma allikaid Projekt: teadustöö kirjutamiseks Tere tulemast nurgakiviks projekti Akadeemiline inglise: Kirjutamine Valdkond! See projekt võimaldab teil taotleda kõik, mida olen õppinud ja annab praktika vajate kolledži klassid lastes teil kirjutada uurimus. Sul on mitmed tähtajad kogu nurgakiviks aidata teil püsida graafikus. Selle nurgakiviks projekti, siis: - uurib akadeemilise teema oma valik - luua ülevaade planeerida läbi oma essee - kirjutada lühikest annoteeritud bibliograafia, mis aitavad teil hinnata oma allikaid - kirjutada 7-8 lk uurimistöö - kasutamiseks allikmaterjali korrektselt MLA vormingus Keystone Academic lahendused on ametlik partner partner Coursera. [-]

See eriala pakub juhupõhist sissejuhatus põnev, suure nõudluse valdkonnas Tehisõppe. See on vaid üks paljudest kohtadest, kus regressiooni saab rakendada. Muud rakendused ulatuvad ennustavad tervisenäitajate meditsiinis aktsiahinnad rahanduse ja võimu kasutamine kõrgjõudlusega andmetöötluse, et analüüsida, mida seadusandjad on olulised geeniekspressiooni. Sellel kursusel siis uurib seadustada lineaarse regressiooni mudelid ülesanne prognoosimise ja funktsioon valikut. Sul on võimalik hakkama väga suure komplekti omadusi ja valida kas mudeleid erinevate keerukus. Sul on ka mõju analüüsimiseks aspekte oma andmeid - näiteks võõrväärtustega - oma valitud mudelite ja prognooside. Sobitada neid mudeleid, siis rakendab optimeerimisalgoritme et skaala suurte andmekogude. Õpitulemused: Aasta lõpuks selle kursuse, siis on võimalik, et: - Kirjeldage sisend ja väljund regressioonimudeli. [-]