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    J

    Johns Hopkins University

    Advanced Methods in Machine Learning Applications

    您将获得的技能: Model Evaluation, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Regression Analysis, Machine Learning, Data Mining, Machine Learning Algorithms, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Supervised Learning, Logistic Regression, Classification Algorithms

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Advanced Machine Learning Techniques

    您将获得的技能: Transfer Learning, Data Preprocessing, Hugging Face, Model Evaluation

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

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

    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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    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

    您将获得的技能: 统计分析, Model Evaluation, 探索性数据分析, 无监督学习, 机器学习算法, 回归分析, 分类与回归树 (CART), Python 程序设计, 随机森林算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 预测分析, 数据分析, 数据挖掘, 机器学习

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 计算机视觉, 深度学习, 逻辑回归, 无监督学习, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, Transfer Learning, 强化学习, 自然语言处理, 医学影像, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 机器学习, 图像分析

    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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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 数据整理, Model Evaluation, 预测建模, 探索性数据分析, 机器学习算法, 监督学习, R 语言程序设计(中文版), 回归分析, 分类算法, 数据预处理, 机器学习, 功能工程, 随机森林算法, 应用机器学习, 预测分析, 统计机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

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

    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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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 深度学习, 可视化(计算机制图), 数值分析, 应用数学, 衍生产品, Python 程序设计, 人工神经网络, 数学建模, 微积分, 机器学习

    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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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Methods, Deep Learning, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    Pearson

    Learn MLOps for Machine Learning

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, AWS SageMaker, CI/CD, Data Management, Cloud Deployment, Model Evaluation, Data Preprocessing, Machine Learning, Automation, Data Pipelines, Continuous Monitoring

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 统计分析, 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样(统计), A/B 测试, 统计建模, 概率分布, 统计机器学习, 概率, 概率与统计, 描述性统计, 数据科学, 统计可视化, 统计假设检验

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

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    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: Algorithm, 人工智能, 监督学习, 无监督学习, 数据伦理, 深度学习, 降维, 人工神经网络, 异常检测, 强化学习, 机器学习

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bayesian methods for machine learning
advanced methods in machine learning applications
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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning methods 课程

  • Advanced Methods in Machine Learning Applications: Johns Hopkins University
  • Advanced Machine Learning Techniques: Coursera
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University
  • 机器学习概论: Duke University
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • Learn MLOps for Machine Learning: Pearson

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