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  • Dimensionality Reduction

个结果,搜索词为 "dimensionality reduction"


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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据操作, 统计分析, 数据清理, Knitr, GitHub, 数据科学, 统计编程, R 语言程序设计(中文版), 降维, Rmarkdown, Ggplot2, 数据共享, 机器学习, 统计可视化, 数据整理, R(软件), 数据可视化软件, 版本控制, 绘图(图形), 探索性数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch: Advanced Architectures and Deployment

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, Software Visualization, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Dimensionality Reduction

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Minnesota

    矩阵方法

    您将获得的技能: 应用数学, 线性代数, 数据分析, Machine Learning 方法, Python 程序设计, NumPy, 应用机器学习, 数值分析, Algorithm, 降维

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    生物信息学

    您将获得的技能: 统计分析, 生物学, 传染病, 数据分析, 降维, Python 程序设计, 分子生物学, 生物信息学, 生物化学, 应用机器学习, 生物技术, 网络分析, 生命科学, Algorithm, 马尔可夫模型, 机器学习, 数据分析软件, 无监督学习, 数据映射, 药理学

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    H

    Howard University

    Linear Algebra for Data Science Using Python

    您将获得的技能: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, Data Manipulation, NumPy, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Applied Mathematics, Statistical Modeling, Mathematical Software, Supervised Learning, Algebra, Data Visualization Software, Jupyter, Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning Methods, Numerical Analysis, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, A/B 测试, 线性代数, 统计分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 统计假设检验, Machine Learning 方法, 抽样(统计), NumPy, 描述性统计, 降维, 概率, 概率分布, 数学建模, 微积分, 统计推理, 机器学习, 数值分析, 数据转换

    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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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: 概率与统计, 大型语言模型, 人工智能, PyTorch(机器学习库), Machine Learning 方法, 自然语言处理, 监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 功能工程, 机器学习算法, 文本挖掘, 马尔可夫模型, 张力流, Algorithm, 非结构化数据, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 深度学习, 数据处理, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch: Fundamentals

    您将获得的技能: Data Quality, Data Pipelines, Machine Learning

    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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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 数据分析, 线性代数, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 数据科学, 自然语言处理, 机器学习算法, 文本挖掘, 降维, 功能工程, 统计机器学习, 大数据, 无监督学习, Algorithm, 机器学习, 数据挖掘

    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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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 数据操作, 数学建模, 线性代数, Machine Learning 方法, 数据科学, NumPy, Python 程序设计, 降维, 机器学习, 数据转换

    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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    C

    Columbia University

    计算机视觉的基本原理

    您将获得的技能: 数学建模, 机器学习算法, 色彩理论, 计算机视觉, 医学影像, 可视化(计算机制图), 摄影, 人工神经网络, 降维, 无监督学习, 计算机图形学, 自动化工程, 电子元件, 虚拟现实, Algorithm, 图论, 图像质量, 估算, 三维建模, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习:理论与 Python 上机实践

    您将获得的技能: 人工智能, 监督学习, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习算法, Python 程序设计, 降维, 计算机视觉, 人工神经网络, 无监督学习, 应用机器学习, 随机森林算法, 机器学习, Keras(神经网络库), 张力流, 分类与回归树 (CART), 探索性数据分析, 深度学习, 图像分析, 预测建模

    攻读学位

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…41

总之,以下是 10 最受欢迎的 dimensionality reduction 课程

  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • PyTorch: Advanced Architectures and Deployment: DeepLearning.AI
  • 矩阵方法: University of Minnesota
  • 生物信息学: University of California San Diego
  • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • PyTorch: Fundamentals: DeepLearning.AI
  • 无监督机器学习: IBM
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI

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