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  • Classification Algorithms


个结果,搜索词为 "classification algorithms"


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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: Python 程序设计, NumPy, 应用编程接口 (API), 脚本, 还原式 API, 文件输入/输出, 计算机编程, 数据结构, 数据分析, 面向对象编程(OOP), 数据处理, 数据操作, 网页抓取, 自动化, JSON, Jupyter, 数据导入/导出, 编程原则, Pandas(Python 软件包)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 统计方法, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 机器学习, 监督学习, 统计推理, 数据清理, 统计假设检验, 分类算法, 机器学习算法, 回归分析, 数据预处理, 预测建模, 应用机器学习, 功能工程, 降维, 数据访问, 模型评估, 数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3270 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 无监督学习, 机器学习, 决策树学习, 监督学习, 人工神经网络, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 模型评估, 随机森林算法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    掌握 Excel 中的数据分析

    您将获得的技能: 微软Excel, 商业分析, 分类算法, 商业风险管理, 预测建模, 逻辑回归, 数据分析, 模型评估

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    3943 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 机器学习, 分类算法, 预测建模, 回归分析, 逻辑回归, 决策树学习, 应用机器学习, 功能工程, 降维, 模型评估

    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:新
    新
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    D

    Dartmouth College

    Foundations for Machine Learning

    您将获得的技能: Classification Algorithms

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    图搜索、最短路径和数据结构

    您将获得的技能: Algorithm, 网络分析, Networking 路由器, 理论计算机科学, 社交网络分析, 网络模型, 数据结构, 编程原则, 计算逻辑, 图论

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    再论最短路径、NP-完全问题及其对策

    您将获得的技能: Algorithm, 运筹学, 理论计算机科学, 数据结构, 计算思维, 伪代码, 图论

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 探索性数据分析, Python 程序设计, 数据科学, 自动编码器, 无监督学习, 机器学习, 时间序列分析和预测, 数据清理, 生成对抗网络 (GAN), 分类算法, 递归神经网络 (RNN), 回归分析, 监督学习, 功能工程, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 降维, 强化学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    生物信息学

    您将获得的技能: Python 程序设计, Algorithm, 统计分析, 无监督学习, 数据预处理, 网络分析, 生物化学, 微生物学, 分子生物学, 传染病, 分类算法, 马尔可夫模型, 数据分析, 生物技术, 应用机器学习, 生物学, 降维, 生物信息学, 生命科学, 数据挖掘

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据预处理, 无监督学习, 机器学习, 分类算法, 回归分析, 功能工程, 预测建模, 人工智能, 计算机视觉, 自然语言处理, 应用机器学习, 应用程序开发, 监督学习, 深度学习, 模型评估, 文本挖掘, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

1…141516…176

总之,以下是 10 最受欢迎的 classification algorithms 课程

  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 掌握 Excel 中的数据分析: Duke University
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Foundations for Machine Learning: Dartmouth College
  • Data Science Foundations: IBM
  • 图搜索、最短路径和数据结构: Stanford University
  • 再论最短路径、NP-完全问题及其对策: Stanford University
  • IBM 机器学习: IBM

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