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状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 统计推理, 数据转换, 数学建模, 统计假设检验, 线性代数, 降维, 概率, NumPy, 概率分布, 微积分, Machine Learning 方法, 描述性统计, 统计分析, 概率与统计, 数值分析, 机器学习, 抽样（统计）, A/B 测试, 贝叶斯统计
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您将获得的技能: 应用数学, 数据操作, 数据科学, 机器学习算法, 回归分析, 衍生产品, Algorithm, 降维, NumPy, 人工神经网络, Python 程序设计, 线性代数, 统计, 微积分, 统计分析, Jupyter, 概率与统计, 高等数学, 机器学习
状态：新状态：免费试用Birla Institute of Technology & Science, Pilani
您将获得的技能: Integral Calculus, Engineering Calculations, Data Analysis, Probability & Statistics, Engineering Analysis, Computational Logic, Statistical Analysis, Linear Algebra, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Mathematical Modeling, Trigonometry, Bayesian Statistics, Advanced Mathematics, Statistical Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Descriptive Analytics
状态：新状态：免费试用University of Pittsburgh
您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning
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您将获得的技能: 应用数学, 机器学习算法, 数据科学, Algorithm, NumPy, Python 程序设计, 数据操作, 线性代数
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您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, Machine Learning 方法, 数据转换, 数学建模, 降维, Python 程序设计, NumPy, 线性代数, 机器学习, 数据操作
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您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 预测建模, 人工智能, 数据伦理, 无监督学习, 张力流, 决策树学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, NumPy, Python 程序设计, 随机森林算法, 应用机器学习, 负责任的人工智能, 机器学习, 深度学习, Jupyter, 功能工程, 强化学习, 监督学习, Scikit-learn （机器学习库）
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您将获得的技能: 机器学习算法, 衍生产品, 回归分析, Python 程序设计, 人工神经网络, 微积分, 线性代数, 高等数学, 统计分析
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您将获得的技能: 数据科学, 统计推理, 统计假设检验, 统计机器学习, 概率, 统计可视化, 统计分析, 描述性统计, 探索性数据分析, 概率与统计, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, 抽样（统计）
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您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 回归分析, 数学建模, 衍生产品, Python 程序设计, 人工神经网络, 微积分, 深度学习, 数值分析, 机器学习
状态：新状态：预览您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering, Predictive Modeling, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Transformation, NumPy
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- 机器学习数学: Imperial College London
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- Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
- 数学在机器学习领域的应用：线性代数: Imperial College London
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- 机器学习: DeepLearning.AI
- 机器学习数学多元微积分: Imperial College London
- 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
