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    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, 决策树学习, 数据预处理, 分析, 分类算法, Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 应用机器学习, 预测建模, 功能工程, 机器学习算法, Model Evaluation, 逻辑回归, 监督学习, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库)

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    F

    Fractal Analytics

    机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 异常检测, 无监督学习, 回归分析, 监督学习, 数据预处理, 决策树学习, 分类算法, 逻辑回归, 预测建模, 模型部署, 功能工程, Model Evaluation

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    T

    The University of Chicago

    机器学习:概念与应用

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 分类算法, 回归分析, 数据预处理, 无监督学习, 监督学习, 降维, 随机森林算法, 统计方法, Keras(神经网络库), Pandas(Python 软件包), 机器学习算法, 功能工程, Model Evaluation, 应用机器学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 异常检测, 深度学习, 无监督学习, 人工智能, 人工神经网络, 降维, 监督学习, 数据伦理, 强化学习

    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 Pennsylvania

    Machine Learning Essentials

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Statistical Methods, Logistic Regression, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Classification Algorithms, Regression Analysis, Statistical Analysis, Applied Machine Learning, Data Science, Probability & Statistics, Dimensionality Reduction, Statistical Hypothesis Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 机器学习, 卷积神经网络, 无监督学习, 深度学习, Transfer Learning, 回归分析, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能和机器学习(AI/ML), 分类算法, 数据科学, PyTorch(机器学习库), 探索性数据分析, 数据可视化, 应用机器学习, 微软 Azure, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 数据分析, 图像分析, 预测建模

    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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    N

    Northeastern University

    Statistical Learning for Engineering Part 1

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Supervised Learning, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Predictive Analytics, Predictive Modeling, Machine Learning Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Classification Algorithms, Logistic Regression, Unstructured Data, Model Evaluation, Dimensionality Reduction

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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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: 机器学习, 无监督学习, 数据预处理, 回归分析, 监督学习, 人工智能, 分类算法, Python 程序设计, Jupyter, Model Evaluation, 功能工程, 逻辑回归, NumPy, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模

    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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    H

    H2O.ai

    H2O 上的实用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 异常检测, 无监督学习, 数据预处理, 监督学习, 决策树学习, 降维, 数据操作, 随机森林算法, 功能工程, 分类算法, 预测建模, 应用机器学习, Model Evaluation, 自动编码器

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, Transfer Learning, 监督学习, 人工智能, 人工神经网络, 决策树学习, 随机森林算法, 分类算法, 数据伦理, 应用机器学习, 逻辑回归, 张力流, Model Evaluation, 性能调整

    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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    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

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

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

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    Northeastern University

    Machine Learning with Small Data Part 1

    您将获得的技能: Transfer Learning, Small Data, Deep Learning, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Unsupervised Learning, Machine Learning, Generative AI, Data Synthesis, Supervised Learning, Model Evaluation

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  • 机器学习基础: Fractal Analytics
  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • Machine Learning Essentials: University of Pennsylvania
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • Statistical Learning for Engineering Part 1: Northeastern University
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • H2O 上的实用机器学习: H2O.ai
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI

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