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    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 持续监测, 数据管道, 应用程序部署, Data Validation, 机器学习, 软件开发生命周期, 数据质量, 功能工程, 持续部署, MLOps(机器学习 Operator), 应用机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    3341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    LearnQuest

    人工智能时代的伦理

    您将获得的技能: 大型语言模型, 机器学习算法, 人工智能, 预测建模, 个人身份信息, 分析, 机器学习, 负责任的人工智能, 博弈论, Algorithm, 道德标准与行为, 信息隐私, 数据收集, 统计建模, 分析技能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 预测分析, 风险模型, OpenAI, 数据伦理

    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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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 预测建模, 监督学习, 统计推理, 数据访问, 探索性数据分析, 无监督学习, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 统计假设检验, 降维, 应用机器学习, 数据清理, 数据质量, 统计建模, 功能工程, 数据分析, 分类与回归树 (CART)

    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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    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 预测建模, 探索性数据分析, 无监督学习, 监督学习, 机器学习, Python 程序设计, 决策树学习, 数据分析, 预测分析, 数据挖掘, 统计方法, 应用机器学习, 随机森林算法, 功能工程, 分类与回归树 (CART)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 数据处理, 预测建模, 监督学习, 机器学习, 应用机器学习, 数据收集, 预测分析, 随机森林算法, 功能工程, 分类与回归树 (CART), R 语言程序设计(中文版)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    3262 条评论

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

    Google Cloud

    谷歌云上的智能分析、机器学习和人工智能

    您将获得的技能: 人工智能, 数据管道, 张力流, 非结构化数据, 机器学习, Jupyter, MLOps(机器学习 Operator), 大数据, Google 云端平台, 应用机器学习

    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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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

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

    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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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 回归分析, 人工智能, 监督学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 机器学习, Python 程序设计, Jupyter, 数据转换, 统计建模, 应用机器学习, 功能工程, 分类与回归树 (CART)

    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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    U

    University of Michigan

    体育分析中的机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习算法, 预测建模, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 分析, 机器学习, Python 程序设计, 统计机器学习, Machine Learning 方法, 数据分析, 预测分析, 应用机器学习, 随机森林算法, 功能工程, 分类与回归树 (CART)

    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

    National Taiwan University

    機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

    您将获得的技能: Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning, Regression Analysis, Theoretical Computer Science, Mathematical Theory & Analysis, Probability & Statistics, Algorithms

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

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1…456…554

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

  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • 人工智能时代的伦理: LearnQuest
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 谷歌云上的智能分析、机器学习和人工智能: Google Cloud
  • 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
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI

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