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代数课程

代数课程可以帮助您学习解方程、处理不等式、理解函数及其图形。您还可以培养处理代数表达式、分解多项式以及将代数概念应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和函数 Visualization 软件,这些工具可以提高您分析数据和建立关系模型的能力。


热门代数课程和认证


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    R

    Rice University

    Physics of Light and Materials

    您将获得的技能: Physics, electromagnetics, Materials science, Mechanics, Physical Science, Vibrations, Trigonometry, Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Engineering Analysis, Differential Equations, Applied Mathematics, Problem Solving

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    算法思维(第一部分)

    您将获得的技能: 图论, 计算思维, Python 程序设计, Algorithm, 数据结构, 计划发展, 分析, 网络分析, 数据分析, 编程原则, 理论计算机科学, 计算机编程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的运动规划

    您将获得的技能: 空间数据分析, 图论, 预测建模, Networking 路由器, 机器控制, 自动化, 交通流优化, 计算机视觉, Algorithm, 应用数学, 控制系统, 机器人, 数学建模, 数据映射, 估算

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 物理学, 工程计算, 机械, 应用数学, 数学建模, 解决问题, 基本电气系统, 电气工程, 微积分, 三角法, 电磁学

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    Physics of Geometrical and Physical Optics

    您将获得的技能: Physics, Applied Mathematics, Geometry, Advanced Mathematics, Physical Science, electromagnetics, Mathematical Modeling, Trigonometry, Calculus, Algebra, Linear Algebra, Integral Calculus, Problem Solving

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 计算机视觉, 无监督学习, 人工神经网络, 强化学习, 递归神经网络 (RNN), 降维, 迁移学习, 自动编码器, Keras(神经网络库), Machine Learning 方法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成对抗网络 (GAN), 深度学习

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

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

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

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 数字通信, 实时数据, 数字信号处理, 电信, 电子产品, 工程分析, 数值分析, 数据映射, 电气与计算机工程, 计算机编程, 通信系统

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

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 相关性分析, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 投资组合管理, 金融服务, Python 程序设计, 强化学习, 人工神经网络, 金融交易, 回归分析, 降维, 监督学习, 决策树学习, 探索性数据分析, 应用机器学习

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: 面向对象编程(OOP), 工程分析, 数学建模, 数值分析, 有限元方法, 高等数学, C++(编程语言)

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    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado System

    密码学的数学基础

    您将获得的技能: 算术, 密码学, Algorithm, 应用数学, 概率, 计算机科学

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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

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

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总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • Physics of Light and Materials: Rice University
  • 算法思维(第一部分): Rice University
  • 自动驾驶汽车的运动规划: University of Toronto
  • 物理 102 - 电荷与电场: Rice University
  • Physics of Geometrical and Physical Optics: Rice University
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • 金融领域机器学习导览: New York University
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
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深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
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