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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据处理, 机器学习, 机器学习算法, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 性能分析, 监督学习, 回归分析, 业务解决方案, 分类算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, Jupyter, 模型评估, 工艺优化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学应用统计建模

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, R 语言程序设计(中文版), 统计假设检验, 数据伦理, 机器学习, 统计方法, 概率与统计, 数据分析, 回归分析, 研究设计, 定量研究, 数学建模, 统计推理, 统计分析, 数据建模, 功能工程, 模型评估, 数据科学, 预测建模

    攻读学位

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    54 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

    您将获得的技能: Model Evaluation, Data Preprocessing, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Model Deployment, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing, Machine Learning

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    398 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    人工智能与公共卫生

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据伦理, 机器学习, 数据预处理, 信息隐私, 监督学习, 公共卫生, 深度学习, 数据分析, 人工智能, Jupyter, 应用机器学习, 模型评估, 环境监测

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    248 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 数据管道, 数据处理, 机器学习, PySpark, 数据预处理, 监督学习, 回归分析, 生成式人工智能, 无监督学习, 模型评估, 应用机器学习, 摘录, Apache Hadoop, Apache Spark, 预测建模

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    113 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域机器学习导览

    您将获得的技能: 机器学习, 统计方法, 逻辑回归, Scikit-learn (机器学习库), 强化学习, 监督学习, 回归分析, 深度学习, 人工神经网络, 应用机器学习, 张力流, 模型评估, 金融市场, Jupyter, 金融, 预测建模

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    NLP: Twitter Sentiment Analysis

    您将获得的技能: Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Natural Language Processing, Data Preprocessing, Data Analysis, Classification Algorithms, Python Programming, Machine Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 探索性数据分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 回归分析, 数据分析, 人工神经网络, 无监督学习, 技术交流, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 数据展示

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    189 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    工程与科学计算机视觉

    您将获得的技能: Algorithm, 计算机视觉, 卷积神经网络, 估算, 机器学习算法, 交通流优化, 机器学习, Machine Learning 方法, Data Validation, 数据预处理, 迁移学习, 分类算法, 深度学习, 模型评估, 图像分析, 医学影像, 地理空间信息与技术, Matlab, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 线性代数, 强化学习, 概率分布, 功能工程, 伪代码

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    因果推理

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, 数据收集, 机器学习, 统计方法, 实验, 回归分析, 概率与统计, 计划评估, 抽样(统计), 统计推理, 研究设计, 计量经济学

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    用于科学研究的人工智能

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据操作, 数据清理, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), Pandas(Python 软件包), 数据预处理, 数据转换, 生物信息学, NumPy, 降维, 随机森林算法, 人工神经网络, 应用机器学习, 模型评估, 功能工程, Keras(神经网络库), 分类算法, 数据科学, 张力流

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…313233…105

总之,以下是 10 最受欢迎的 化学 课程

  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 数据科学应用统计建模: University of Colorado Boulder
  • Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT: Coursera
  • 人工智能与公共卫生: DeepLearning.AI
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 金融领域机器学习导览: New York University
  • NLP: Twitter Sentiment Analysis: Coursera
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 工程与科学计算机视觉: MathWorks
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta

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