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掌握机器学习的监督学习。学习使用标注数据建立和评估 Model。

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

    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
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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 人工智能, 决策树学习, 张力流, 负责任的人工智能, NumPy, 强化学习, 随机森林算法, Python 程序设计, 预测建模, 应用机器学习, Jupyter, 功能工程, 人工智能和机器学习(AI/ML), Scikit-learn (机器学习库), 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3.6万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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

    Coursera

    Foundations of Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Forecasting, Data Processing, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Cleansing

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 数据分析, 回归分析, 随机森林算法, 机器学习算法, 预测建模, 数据科学, Python 程序设计, 性能调整, 功能工程, 应用机器学习, NumPy, Scikit-learn (机器学习库), 统计分析

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    82 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

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

    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

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 概率与统计, 线性代数, 机器学习, 回归分析, Algorithm, 数据操作, 降维, Python 程序设计, NumPy, 人工神经网络, 统计, 机器学习算法, 微积分, 应用数学, Jupyter, 衍生产品, 高等数学, 数据科学, 统计分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 统计方法, 数据分析, 回归分析, 监督学习, 无监督学习, 统计推理, 机器学习算法, 降维, 强化学习, 预测建模, 功能工程, 生成模型架构, 数据科学, Python 程序设计, 数据处理, 应用机器学习, 统计假设检验, 深度学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3348 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery

    您将获得的技能: Plot (Graphics), Scripting, Scientific Visualization, Visualization (Computer Graphics), Graphing, Scripting Languages, Scalability, Text Mining, Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Visualization, Descriptive Statistics, Mathematical Software, Numerical Analysis, Software Installation, Mathematical Modeling, Predictive Modeling, Programming Principles, Python Programming, Data Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 监督学习, 统计建模, 文本挖掘, 无监督学习, 计算机视觉, 机器学习算法, 贝叶斯统计, 功能工程, 预测建模, 统计机器学习, 预测分析, 应用机器学习, 数据挖掘, 大数据, 图像分析, 深度学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Image Analysis, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Regression Analysis, Data Cleansing, Machine Learning, Data Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Machine Learning, Advanced Analytics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    12 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Supervised Learning 学习者还可以搜索

机器学习
深度学习
应用机器学习
初级机器学习
机器学习项目
初级深度学习
深度学习项目
高级机器学习
1234…477

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

  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • Foundations of Machine Learning: Coursera
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • IBM 机器学习: IBM
  • Octave for Machine Learning: Data Analysis Mastery: EDUCBA

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