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  • Dimensionality Reduction

个结果,搜索词为 "dimensionality reduction"


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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 数据预处理, 数学建模, NumPy, 代数, 降维, Python 程序设计, 应用数学, 机器学习, Machine Learning 方法, 线性代数, 数据操作, 高等数学

    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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    U

    University of Minnesota

    矩阵方法

    您将获得的技能: 回归分析, 解决方案设计, 降维, 数学建模, Algorithm, 数值分析, NumPy, Python 程序设计, 应用数学, 应用机器学习, 数据操作, 统计方法, 线性代数

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    AI Engineer Associate

    您将获得的技能: Model Deployment, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Transfer Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Dimensionality Reduction, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Applied Machine Learning, BeeAI, Data Preprocessing, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Responsible AI, Python Programming, Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Feature Engineering

    中级 · 专项课程 · 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: 回归分析, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 降维, Python 程序设计, 分类算法, 逻辑回归, 机器学习, 应用机器学习, Model Evaluation, 决策树学习, 监督学习, 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学PCA

    您将获得的技能: 无监督学习, 数据预处理, NumPy, Python 程序设计, 功能工程, 降维, Jupyter, 高等数学, 微积分, 线性代数, 统计

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    3175 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Applied Unsupervised Learning in Python

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Embeddings, Supervised Learning, Data Preprocessing, Python Programming, Exploratory Data Analysis

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Thrive: Personal and Professional Growth

    您将获得的技能: Growth Mindedness, Executive Presence, Thought Leadership, Personal Development, Stress Management, Emotional Intelligence, Self-Awareness, Resilience, Influencing, Prompt Engineering, Professional Networking, Professional Development, Leadership, ChatGPT, Health And Wellness Coaching, Branding, Goal Setting, Communication, Mindfulness, Critical Thinking

    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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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors

    您将获得的技能: Linear Algebra, Applied Mathematics, Algebra, Advanced Mathematics, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 回归分析, 自动编码器, 卷积神经网络, 数据预处理, 无监督学习, 强化学习, 降维, 探索性数据分析, Python 程序设计, 机器学习, 数据科学, 功能工程, 数据分析, 监督学习, 统计方法, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 分类算法, 时间序列分析和预测

    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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    D

    Deep Teaching Solutions

    常识教学

    您将获得的技能: 特殊教育, 课堂管理, 学习理论, 压力管理, 压力急救, 互动学习, 教学法, 讲课, 差异化教学, 人类学习, 备课, 学习策略, 数字教学法, 学生参与, 教学, 混合式学习, 课程开发, 教学策略, 批判性思维, 教育与培训

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Linear Algebra for Machine Learning & AI

    您将获得的技能: Linear Algebra, Numerical Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Mathematics, Data Analysis, Geometry, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Dimensionality Reduction, Artificial Neural Networks, Data Manipulation

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    正念与幸福

    您将获得的技能: 沟通, 人际沟通, 压力管理, 克服障碍, 个人发展, 社会影响, 积极性, 同情心, 情绪商数, 精神集中, 坚持不懈, 自我意识, 心理健康, 认知灵活性, 行为健康, 同理心, 正念, 个人属性, 成长意识, 弹性

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1209 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…48

总之,以下是 10 最受欢迎的 dimensionality reduction 课程

  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 矩阵方法: University of Minnesota
  • AI Engineer Associate: Packt
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 机器学习数学PCA: Imperial College London
  • Applied Unsupervised Learning in Python: University of Michigan
  • Thrive: Personal and Professional Growth: Coursera
  • Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors: Johns Hopkins University
  • IBM 机器学习: IBM
  • 常识教学: Deep Teaching Solutions

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