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  • Linear Algebra For Machine Learning

机器学习线性代数课程

机器学习线性代数》课程可以帮助您学习 Matrix 运算、向量空间、特征值和线性变换。您可以掌握解方程组、降维和理解数据表示的技能。许多课程都会介绍 NumPy 和 MATLAB 等工具,这些工具支持在 AI 和机器学习项目中高效地实施算法和执行计算。


热门机器学习线性代数课程和认证


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    U

    University of Minnesota

    矩阵方法

    您将获得的技能: Algorithm, 算法, 数学建模, 数值分析, 机器学习方法, 无监督学习, 数据操作, 线性代数, 降维, 应用数学, Python 编程, 应用机器学习

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    249 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 统计机器学习, 回归分析, 业务逻辑, 抽样(统计), 监督学习, 机器学习方法, 模型优化, 预测建模, Scikit Learn(机器学习库), 数据预处理, 机器学习算法, 机器学习, 逻辑回归, 分类算法, 决策树学习, Model Evaluation, 模型培训, 数据清理, 模型评估, 随机森林算法, 应用机器学习

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 统计机器学习, 统计分析, 抽样(统计), A/B 测试, 箱形图, 概率分布, 柱状图, 描述性统计, 统计可视化, 探索性数据分析, 贝叶斯统计, 统计资料, 概率, 相关性分析, 数据科学, 统计假设检验, 统计方法, 概率与统计, 统计推理

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Simplilearn

    Linear Algebra for ML and Analytics Training

    您将获得的技能: Mathematical Modeling, Linear Algebra, Dimensionality Reduction, Applied Mathematics, Data Analysis, Analytical Skills, Feature Engineering, Applied Machine Learning, Data Science

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Data Analytics and Machine Learning for Big Data

    您将获得的技能: Apache Spark, Large Language Modeling, Applied Machine Learning, Model Training

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Machine Learning with PySpark

    您将获得的技能: PySpark, Model Optimization, Model Training, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Machine Learning, Data Preprocessing, Logistic Regression

    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: 回归分析, 统计机器学习, 预测分析, 决策树学习, 功能工程, 机器学习方法, 机器学习, 无监督学习, 探索性数据分析, 数据分析, 预测建模, 机器学习算法, Model Evaluation, 随机森林算法, 模型评估, 分类与回归树 (CART), Python 编程, 应用机器学习

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

    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: 深度学习, 卷积神经网络, 机器学习方法, 监督学习, 医学影像, 计算机视觉, 无监督学习, 模型优化, 机器学习, 逻辑回归, 人工神经网络, 强化学习, 自然语言处理, 模型培训, Transfer Learning, 迁移学习, Python 编程, 应用机器学习, 图像分析, PyTorch(机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3825 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Applied Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Machine Learning Methods, AI Personalization, Classification Algorithms, Machine Learning, Model Training, Logistic Regression, Model Optimization, Data Analysis, Driving engagement, Persona (User Experience)

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计分析, 统计机器学习, 功能工程, 机器学习, 回归分析, 数据展示, 机器学习方法, 统计建模, 模型优化, 监督学习, 机器学习算法, 数据预处理, 预测建模, 分类算法, Model Evaluation, 模型培训, 模型评估, 统计方法, 应用机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    834 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 机器学习方法, 无监督学习, 描述性统计, 数据预处理, 机器学习软件, 探索性数据分析, 数据分析, 大数据, 机器学习算法, 机器学习, 分类算法, Apache Spark, 数据整理, 数据挖掘, Model Evaluation, 模型培训, 数据转换, 模型评估, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2504 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 数据处理, 回归分析, 无监督学习, 监督学习, 预测建模, 分类算法, Apache Hadoop, Model Evaluation, Apache Spark, 摘录, 数据转换, 模型评估, 数据管道, 模型部署

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    114 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…456…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 linear algebra for machine learning 课程

  • 矩阵方法: University of Minnesota
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • Linear Algebra for ML and Analytics Training: Simplilearn
  • Data Analytics and Machine Learning for Big Data: Microsoft
  • Machine Learning with PySpark: Edureka
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University
  • 机器学习概论: Duke University
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • 有监督的机器学习:回归: IBM

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  • IBM 人工智能产品经理证书
  • IBM 数据科学证书
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