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无监督学习课程

无监督学习课程可以帮助您学习 Clustering 技术、Dimensionality Reduction 和 Anomaly Detection。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和解释复杂数据集的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持在项目中实施这些方法。您还将探索客户细分、图像处理和推荐系统等领域的实际应用,提高从无标签数据中获得洞察力的能力。


热门无监督学习课程和认证


  • 状态:免费试用
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    C

    CertNexus

    建立回归、分类和聚类模型

    您将获得的技能: 分类算法, 模型评估, 监督学习, 预测建模, 机器学习算法, 无监督学习, 线性代数, 机器学习, 回归分析, 统计建模, 性能调整

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • P

    Packt

    Clustering and Classification with Machine Learning in R

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, R Programming, Applied Machine Learning, R (Software), Classification Algorithms, Machine Learning, Decision Tree Learning, Data Science, Ggplot2, Feature Engineering, Data Preprocessing, Statistical Programming, Predictive Modeling, Data Manipulation, Model Evaluation, Regression Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    神经网络和随机森林

    您将获得的技能: Python 程序设计, 决策树学习, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), Keras(神经网络库), 模型评估, 回归分析, 机器学习, 随机森林算法, 深度学习, 人工神经网络, 张力流

    2.9
    评分, 2.9 星,最高 5 星
    ·
    13 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: 概率分布, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 模拟, 机器学习算法, 机器学习, 抽样(统计)

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1254 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    使用 ChatGPT 进行机器学习:图像分类模型

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据预处理, Machine Learning 方法, Keras(神经网络库), 模型评估, 应用机器学习, 数据导入/导出, 机器学习, 张力流, 性能调整, ChatGPT, 人工神经网络, 图像分析

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    E

    Edureka

    Applied Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Machine Learning, Data Analysis, Driving engagement

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
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    C

    Coursera

    Deep Learning with PyTorch

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Model Evaluation, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Methods, Deep Learning, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    F

    Fractal Analytics

    高级机器学习算法

    您将获得的技能: 分类算法, 决策树学习, Algorithm, 模型评估, 监督学习, 预测建模, 机器学习算法, 功能工程, 回归分析, 应用机器学习, 性能调整, 随机森林算法

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    11 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    P

    Packt

    Deep Learning - Recurrent Neural Networks with TensorFlow

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Natural Language Processing, Forecasting, Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Predictive Modeling, Technical Analysis, Data Preprocessing, Supervised Learning, Data Science, Machine Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 unsupervised learning 课程

  • 建立回归、分类和聚类模型: CertNexus
  • Clustering and Classification with Machine Learning in R: Packt
  • 神经网络和随机森林: LearnQuest
  • 基于样本的学习方法: University of Alberta
  • 使用 ChatGPT 进行机器学习:图像分类模型: Coursera
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • Deep Learning with PyTorch: Coursera
  • Machine Learning Essentials: University of Pennsylvania
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt

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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