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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

    算法思维(第一部分)

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

    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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    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 卷积神经网络, 迁移学习, 计算机编程, 模型部署, 数据伦理, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 计算机视觉, 嵌入式系统, 应用机器学习, 机器学习, 深度学习, 人工神经网络, 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    159 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 分类算法, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 数据预处理, 模型评估, 随机森林算法, 性能指标, 机器学习, 逻辑回归, 抽样(统计), 预测建模, 数据清理, 功能工程

    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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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

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

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Davis

    教练实践

    您将获得的技能: 沟通策略, 激励技能, 问责制, 建设性反馈, 员工辅导, 人才发展, 绩效管理, 性能分析, 管理培训与发展, 培训, 员工绩效管理, 关键绩效指标 (KPI)

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    专业模型:时间序列和生存分析

    您将获得的技能: 统计分析, 数据转换, 预测, 数据预处理, 模型评估, 统计方法, 降维, 无监督学习, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 预测建模, 应用机器学习, 时间序列分析和预测, 深度学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    VLSI CAD 第二部分:布局

    您将获得的技能: 数学建模, Networking 路由器, 微积分, 图论, 计算机结构, 硬件设计, Algorithm, 数据结构, 计算机辅助设计, 计算逻辑, 系统设计, 电气工程, 专用集成电路

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Foundations of Data Science and Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Matplotlib, NumPy, Data Visualization, Data Manipulation, Linear Algebra, Seaborn, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Data Preprocessing, Data Science, Regression Analysis, Data Structures, Logistic Regression

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    计算机原理(第一部分)

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用数学, 计算机编程, Algorithm, 调试, 计划发展, 模拟, 软件测试, 开发测试, 计算思维, 编程原则, 概率, 面向对象编程(OOP), 游戏设计, 组合学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    深度学习简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 生成对抗网络 (GAN), 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, Keras(神经网络库), 自然语言处理, 性能调整, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 自动编码器, 人工神经网络, 张力流, 无监督学习, 图像分析

    攻读学位

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    36 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arm

    Introduction to Microprocessors

    您将获得的技能: Microarchitecture, Computer Architecture, Hardware Architecture, Computer Hardware, Computer Systems, Computer Science, Embedded Systems, OS Process Management, Computer Programming, C (Programming Language), Program Development, C# (Programming Language)

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

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algebra and differential calculus for data science
algebra: elementary to advanced - polynomials and roots
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linear algebra
introduction to linear algebra
mathematics for machine learning: linear algebra
1…121314…30

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 算法思维(第一部分): Rice University
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • 教练实践: University of California, Davis
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 专业模型:时间序列和生存分析: IBM
  • VLSI CAD 第二部分:布局: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Foundations of Data Science and Machine Learning with Python: Packt
  • 计算机原理(第一部分): Rice University

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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