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Random Forest 课程

Random Forest 课程可以帮助您学习决策树算法、Ensemble 方法、Feature Selection 和模型评估技术。您可以掌握数据预处理、超参数调整和解释模型输出的技能。许多课程会介绍 Python 的 Scikit-learn 和 R 的 randomForest 包等工具,展示如何将这些技能应用于分类、回归和处理大型数据集等任务。


热门 Random Forest 课程和认证


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    U

    University of Alberta

    强化学习基础

    您将获得的技能: 人工智能, 概率分布, 马尔可夫模型, 强化学习, Algorithm, 机器学习, 机器学习算法

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2889 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    用于财务分析的 Python 和统计

    您将获得的技能: 概率与统计, Python 程序设计, 财务分析, 模型评估, Pandas(Python 软件包), 统计推理, 数据导入/导出, 回归分析, 数据操作, 统计分析, 金融交易, 财务数据, 风险分析, 金融建模, Jupyter, 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4583 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Applied Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Machine Learning, Data Analysis, Driving engagement

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    组合学和概率论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 组合学, 数学建模, 统计, 贝叶斯统计, 概率分布, Algorithm, 概率, 模拟, 算术

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    869 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 生理学, Machine Learning 方法, 监督学习, 数学建模, Matlab, 强化学习, 概率分布, 线性代数, 计算思维, 计算机科学, 神经学, 网络模型, 生物学, 递归神经网络 (RNN), 机器学习算法, 人工神经网络

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1132 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Probability and Random Variables

    您将获得的技能: R Programming, Statistical Analysis, Statistical Programming, Data Analysis, Probability, Probability Distribution, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, Applied Mathematics, Data Science, Computational Thinking, Simulations

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    统计推理

    您将获得的技能: 统计方法, 概率与统计, 数据分析, 统计推理, 统计假设检验, 统计建模, 统计分析, 统计, 概率分布, 概率, 样本量的确定, 抽样(统计), 贝叶斯统计

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    4451 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    新
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    E

    EDUCBA

    Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Probability Distribution, R Programming, Exploratory Data Analysis, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Data Manipulation, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Regression Analysis, Model Evaluation, Decision Tree Learning

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 统计建模, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 概率分布, 贝叶斯网络, 决策支持系统, 网络分析, 网络模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1442 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Amsterdam

    精益六西格玛的数据分析

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 逻辑回归, 统计假设检验, 回归分析, 统计分析, 统计, 箱形图, 概率分布, 流程改进, Variance 分析, 数据分析, 精益六西格玛, Minitab, 柱状图

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3486 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 概率与统计, 模型评估, 深度学习, 数据分析, 决策树学习, 数据预处理, 统计分析, 随机森林算法, 预测建模, 逻辑回归, 应用机器学习, 功能工程, 机器学习, 风险模型, 预测

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…678…37

总之,以下是 10 最受欢迎的 random forest 课程

  • 强化学习基础: University of Alberta
  • 用于财务分析的 Python 和统计: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • 组合学和概率论: University of California San Diego
  • 计算神经科学: University of Washington
  • Foundations of Probability and Random Variables: Johns Hopkins University
  • 统计推理: Johns Hopkins University
  • Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict: EDUCBA
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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401 课程
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