• 为个人
  • 为商务
  • 为大学
  • 为政府
Coursera
登录
免费加入
Coursera
  • 浏览
  • Scikit Learn

Scikit-learn 在线课程

学习 Scikit-learn 用于 Python 机器学习。学习使用这个流行的库构建和评估模型。

跳转以搜索结果

筛选依据

主题
必需的
 *

语言
必需的
 *

在整个课程(说明和评估)中使用的语言。

了解产品
必需的
 *

通过实践教程在 2 小时内掌握与工作相关的技能。
通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
完成研究生水平的学习,而无需参加完整的学位课程。

级别
必需的
 *

课程长度
必需的
 *

技能
必需的
 *

字幕
必需的
 *

教师
必需的
 *

探索 Scikit-learn 课程目录

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 预测建模, 无监督学习, 监督学习, 决策树学习, 降维, 回归分析, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 应用机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera Project Network

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    17 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
    免费试用
    L

    LearnQuest

    数据科学和 Python scikit-learn 简介

    您将获得的技能: 数据结构, Python 程序设计, 数据分析, 数据操作, 预测建模, 监督学习, 数据科学, 统计假设检验, 编程原则, 探索性数据分析, 机器学习, 回归分析, 统计方法, 分类与回归树 (CART), NumPy, Pandas(Python 软件包), Scikit-learn (机器学习库), 功能工程

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    52 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 预测建模, Python 程序设计, 无监督学习, 决策树学习, 降维, 机器学习, 回归分析, 监督学习, 随机森林算法, 功能工程, 应用机器学习, Scikit-learn (机器学习库)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8587 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera Project Network

    Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, Random Forest Algorithm

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    P

    Packt

    Mastering Machine Learning Algorithms using Python

    您将获得的技能: Data Science, Unsupervised Learning, Exploratory Data Analysis, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Python Programming, Random Forest Algorithm, Dimensionality Reduction, Predictive Modeling, NumPy, Regression Analysis, Statistical Analysis, Data Processing, Deep Learning, Pandas (Python Package), Data Visualization, Data Manipulation

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据分析, 数据清理, 数据驱动的决策制定, 数据操作, 数据管道, 数据导入/导出, 探索性数据分析, 统计分析, 回归分析, 数据整理, 预测建模, 数据转换, NumPy, Matplotlib, Pandas(Python 软件包), Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 数据可视化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.9万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    EDUCBA

    Python: Logistic Regression & Supervised ML

    您将获得的技能: Feature Engineering, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Predictive Modeling, Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Statistical Modeling, Pandas (Python Package), NumPy, Data Cleansing, Data Manipulation

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

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

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: 可视化(计算机制图), 交互式数据可视化, Python 程序设计, 网络分析, 监督学习, 统计可视化, 文本挖掘, 数据可视化软件, 应用机器学习, 社交网络分析, 图论, 功能工程, Jupyter, 自然语言处理, NumPy, 数据可视化, 科学可视化, Pandas(Python 软件包), Scikit-learn (机器学习库), Matplotlib

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Scikit-learn 学习者还搜索

Python 机器学习
机器学习 Python
计算科学
机器学习数学
MATLAB
Python Excel
Machine Learning Andrew Ng
Python Pandas
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 scikit learn 课程

  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems: Coursera Project Network
  • 数据科学和 Python scikit-learn 简介: LearnQuest
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera Project Network
  • Mastering Machine Learning Algorithms using Python: Packt
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • Python: Logistic Regression & Supervised ML: EDUCBA

关于 Scikit Learn 的常见问题

Scikit-learn 或 skilearn 是一个非常有用的 Python 机器学习算法库。 它最初是2007 年谷歌的一个代码暑期项目,后由法国计算机科学与自动化研究所(FIRCA)的一组数据科学家进一步开发,并于 2010 年向公众发布。 scikit-learn 库位于 github.com URL 上,现在是一个社区工作,任何具备相关技能的人都可以参与其中。 虽然该库主要用 Python 编写,但也基于 Python 库,包括 NumPy、Matplotlib、pandas 和 SciPy。 它为用户提供了分类、聚类、回归、模型选择、预处理和降维等统计建模和机器学习工具。 ‎

当你学习了 scikit-learn 后,你就能为 scikit-learn 库做出贡献并帮助维护它。 主要贡献者包括数据科学家、软件开发人员、机器学习研究人员、研究科学家和开源开发人员。 除了为图书馆做出贡献外,这些职业领域以及其他与机器学习相关的领域的人员在学习了如何使用 scikit-learn 中的算法后,就能更好地履行工作职责。 ‎

在开始学习 scikit-learn 之前,您应该对 Python 有一定的了解和经验。 此外,通常还需要有使用其他 Python 库的经验,包括 NumPy、Scipy、Joblib、Matplotlib 和 pandas。 ‎

在 Coursera 上学习在线课程可以帮助您了解 Python 和机器学习,以及使用和创建 scikit-learn 算法的具体方法。 您可以学习如何使用 scikit-learn 建立单变量和多变量线性回归模型,使用 pandas 管理数据,以及使用基于 Matplotlib 的 Python 库 seaborn 进行探索性数据分析和数据可视化。 通过 Coursera 的在线课程,您还有机会对特定主题进行预测,例如用电量、情感分析和 NBA 新秀的职业寿命等。 ‎

在线 Scikit Learn 课程为您提供了一种方便灵活的方式来增强知识或学习新的 Scikit Learn 技能。 Scikit Learn 课程由顶尖大学和行业领导者提供,可根据不同技能水平进行选择。 ‎

当您希望提高员工在 Scikit Learn 中的技能时,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

其他可浏览的主题

艺术与人文
338 课程
商务
1095 课程
计算机科学
668 课程
数据科学
425 课程
信息技术
145 课程
健康
471 课程
数学与逻辑
70 课程
个人发展
137 课程
物理科学与工程
413 课程
社会科学
401 课程
语言学习
150 课程

Coursera 页脚

技能

  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字化营销
  • 讲英语
  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

  • 商务
  • 计算机科学
  • 数据科学
  • 教育与教学
  • 工程学
  • 金融
  • 医疗保健
  • 人力资源(HR)
  • 信息技术 (IT)
  • 营销

职业资源

  • 职业能力倾向测验
  • 工作面试优势和劣势的示例
  • 学习高收入技能
  • 加密货币如何运作?
  • 如何在 Google 表格中突出显示重复项
  • 如何学习人工智能
  • 热门网络安全证书
  • 准备 PMP 认证
  • 面试后您将获得工作的迹象
  • 什么是人工智能?

Coursera

  • 关于
  • 我们提供的内容
  • 管理团队
  • 工作机会
  • 目录
  • Coursera Plus
  • 专业证书
  • MasterTrack® 证书
  • 学位
  • 企业版
  • 政府版
  • 面向校园
  • 成为合作伙伴
  • 社会影响
  • 免费课程
  • 分享您的 Coursera 学习故事

社区

  • 学生
  • 合作伙伴
  • Beta 测试人员
  • 博客
  • Coursera 播客
  • 技术博客

更多

  • 媒体
  • 投资者
  • 条款
  • 隐私
  • 帮助
  • 内容访问
  • 联系我们
  • 文章
  • 目录
  • 附属公司
  • 现代奴隶制声明
  • 请勿出售/共享
随时随地学习
通过 App Store 下载
通过 Google Play 获取
B 型企业认证标志
© 2025 Coursera Inc.保留所有权利。
  • Coursera Facebook
  • Coursera Linkedin
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera TikTok