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  • Multivariable Calculus

多元微积分课程

多变量微积分课程可以帮助您学习偏导数、多重积分和向量微积分。您可以培养分析多变量函数、优化多变量函数以及应用格林定理和斯托克斯定理等方面的技能。许多课程都介绍了用于数值分析和可视化的 MATLAB 或 Python 等工具,让您能够将这些概念应用于物理、工程和经济学中的实际问题。


热门多变量微积分课程和证书


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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的状态估计和定位

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数学建模, 控制系统, 估算, 线性代数, 深度学习, 应用数学, 机器人, Machine Learning 方法, 全球定位系统

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Rocket Science 101

    您将获得的技能: Mechanics, Environmental Monitoring, Global Positioning Systems, Engineering, Physics, Environment, Physical Science, Climate Change Programs, Trigonometry, Geographic Information Systems, Research, Scientific Methods, Manufacturing and Production, Calculus, World History, Chemical Engineering, International Relations, Engineering, Scientific, and Technical Instruments, Political Sciences, Emerging Technologies

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 1:基本概念和算法

    您将获得的技能: 电气工程, 通信系统, 数学建模, 电子产品, 编程原则, 数字信号处理, 线性代数, 电信, 时间序列分析和预测, Algorithm

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    Tecnológico de Monterrey

    4.- El Cálculo - Otros Modelos

    您将获得的技能: Advanced Mathematics, Calculus, Applied Mathematics, Mathematical Software, Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Digital pedagogy, Algebra, Graphing, Derivatives, Graphical Tools

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 概率分布, 数据建模, 数学建模, 数据科学, 数据分析, 统计建模, R 语言程序设计(中文版), 统计方法, 回归分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 线性代数, 抽样(统计), 统计推理, 应用数学, 统计分析, 概率, 统计, 统计假设检验, 生物统计学

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

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

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    了解现代物理学 III:简单与复杂

    您将获得的技能: 数学建模, 物理学, 微积分, 模拟, 物理科学, 计算机编程, 微分方程, 机械, 高等数学

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    The Physics of Emergence: Introduction to Condensed Matter

    您将获得的技能: Physics, Physical Science, Materials science, Chemistry, Mechanics, Advanced Mathematics, Mathematical Modeling, Computational Thinking, Simulations, Applied Mathematics, Calculus

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级线性模型 2:统计线性模型

    您将获得的技能: 概率分布, 数据科学, 数学建模, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 概率与统计, 回归分析, 线性代数, 统计推理, 应用数学, 统计分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    声学入门(第二部分)

    您将获得的技能: 数学建模, 物理学, 微积分, 工程分析, 振动, 微分方程, 机械, 应用数学, 工程计算, 工程设计流程

    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

    Spacecraft Relative Motion Kinematics and Kinetics

    您将获得的技能: Mechanics, Differential Equations, Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Geometry, Linear Algebra, Simulation and Simulation Software, Numerical Analysis, Applied Mathematics, Physics, Calculus

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    10 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 无监督学习, 数据分析, 数据预处理, 降维, 大数据, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 文本挖掘, 机器学习算法, Algorithm

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 multivariable calculus 课程

  • 自动驾驶汽车的状态估计和定位: University of Toronto
  • Rocket Science 101: University of Michigan
  • 数字信号处理 1:基本概念和算法: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 4.- El Cálculo - Otros Modelos: Tecnológico de Monterrey
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 了解现代物理学 III:简单与复杂: The Hong Kong University of Science and Technology
  • The Physics of Emergence: Introduction to Condensed Matter: University of Colorado Boulder
  • 数据科学高级线性模型 2:统计线性模型: Johns Hopkins University
  • 声学入门(第二部分): Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

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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