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“machine learning methods” 的结果
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DeepLearning.AI
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)
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The University of Chicago
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), 统计方法, Pandas(Python 软件包), 无监督学习, 张力流, 监督学习, 人工神经网络, 机器学习算法, 随机森林算法, 降维, 应用机器学习, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库), 深度学习
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 数学建模, 数值分析, 人工神经网络, 应用数学, 微积分, Python 程序设计, 衍生产品, 深度学习
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University of Washington
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 文本挖掘, Python 程序设计, 应用机器学习, 自然语言处理, 数据挖掘, 功能工程, 预测建模, 图像分析, 计算机视觉, 深度学习
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 线性代数, 机器学习, Machine Learning 方法, 数学建模, 数据转换, 数据操作, 降维, Python 程序设计, NumPy, 数据科学, 应用数学
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您将获得的技能: Apache Spark, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Tensorflow, A/B Testing, Big Data, Data Ethics, Applied Machine Learning, Data Processing, Machine Learning Software, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Supervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning
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Wesleyan University
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 探索性数据分析, 分类与回归树 (CART), 统计方法, 无监督学习, 数据分析, 决策树学习, 监督学习, 随机森林算法, Python 程序设计, 预测建模, 应用机器学习, 预测分析, 数据挖掘, 功能工程, 统计分析
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Johns Hopkins University
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 数据收集, 分类与回归树 (CART), 监督学习, R 语言程序设计(中文版), 随机森林算法, 机器学习算法, 预测建模, 数据处理, 应用机器学习, 功能工程, 预测分析
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您将获得的技能: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Reinforcement Learning, Statistical Machine Learning, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Unstructured Data, Dimensionality Reduction, Performance Metric
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DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 决策树学习, 分类与回归树 (CART), 数据伦理, 张力流, 监督学习, 负责任的人工智能, 人工神经网络, 性能调整, 随机森林算法, 深度学习
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Microsoft
您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据分析, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, MLOps(机器学习 Operator), Pandas(Python 软件包), 张力流, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工神经网络, 数据科学, 预测建模, Jupyter, 微软 Azure, 数据可视化, Scikit-learn (机器学习库), PyTorch(机器学习库), 图像分析, 深度学习
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Alberta Machine Intelligence Institute
您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 业务解决方案, 机器学习算法, 数据处理, Python 程序设计, 性能分析, Jupyter, 应用机器学习, 功能工程, 性能指标, Scikit-learn (机器学习库)
与 machine learning methods 相关的搜索
总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning methods 课程
- 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
- 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
- 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
- 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
- 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
- Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning: Packt
- 数据分析机器学习: Wesleyan University
- 实用机器学习: Johns Hopkins University
- AI and Machine Learning Algorithms and Techniques: Microsoft
- 高级学习算法: DeepLearning.AI