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  • Machine Learning方法

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 决策树学习, 监督学习, 数据伦理, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 张力流, 性能调整, 随机森林算法, 机器学习, 人工神经网络

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

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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Supervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Algorithms, Regression Analysis, Predictive Modeling, Feature Engineering, Artificial Intelligence, Data Ethics, Statistical Methods, Data Transformation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Tensorflow, Generative AI Agents, Keras (Neural Network Library), Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning Methods, Machine Learning, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Data Strategy, OpenAI, Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Foundations of Machine Learning with Azure

    您将获得的技能: Feature Engineering, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Data Cleansing, Supervised Learning, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Quality, Resource Management

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Markov Model, Algorithms, Probability & Statistics

    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和强化学习

    您将获得的技能: 金融交易, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 决策树学习, 监督学习, 统计方法, 强化学习, 预测建模, 马尔可夫模型, 张力流, 无监督学习, 机器学习, 衍生产品, 应用机器学习, 金融建模, 金融市场, 降维, 人工神经网络, 市场动态, 风险模型

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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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: Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 监督学习, 机器学习算法, Python 程序设计, 功能工程, 性能分析, 数据处理, 分类与回归树 (CART), 业务解决方案, 应用机器学习, 性能指标, Jupyter, 机器学习

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

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: A/B 测试, 统计分析, 概率与统计, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 统计假设检验, 数据科学, 统计机器学习, 描述性统计, 概率, 统计推理, 探索性数据分析, 概率分布, 统计可视化

    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 Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 人工智能, 自然语言处理, 回归分析, 监督学习, 计算机视觉, 功能工程, 文本挖掘, Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), 深度学习, 预测建模, 应用机器学习, 机器学习, 数据挖掘, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 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

  • S

    SAS

    Machine Learning Using SAS Viya

    您将获得的技能: Supervised Learning, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Data Processing, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Data Analysis, Artificial Neural Networks, Data Cleansing, Predictive Analytics, No-Code Development, Statistical Programming, Performance Tuning

    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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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 数据管道, 回归分析, Apache Spark, 监督学习, PySpark, 生成式人工智能, Apache Hadoop, 无监督学习, 机器学习, 应用机器学习, 功能工程, 数据处理, 摘录, 预测建模, 数据转换

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

1…456…542

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 方法 课程

  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Foundations of Machine Learning with Azure: Packt
  • AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve: EDUCBA
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI

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