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    Duke University

    机器学习概论

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

    4.7
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    Coursera

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    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: Python 程序设计, 回归分析, 预测建模, 逻辑回归, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 无监督学习, 人工智能, 监督学习, Model Evaluation, 分类算法, 机器学习, Jupyter, NumPy, 功能工程

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    Whizlabs

    ML Algorithms

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Image Analysis, Reinforcement Learning, Classification Algorithms, Forecasting, Algorithms, AWS SageMaker, Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Predictive Modeling, Regression Analysis, Natural Language Processing

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    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Markov Model, Algorithms, Probability & Statistics, Decision Making

    5
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    混合 · 课程 · 1-3 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, 回归分析, 预测建模, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 人工神经网络, 分类算法, Model Evaluation, 机器学习, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 随机森林算法

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    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 无监督学习, 探索性数据分析, 数据预处理, 监督学习, Model Evaluation, 预测建模, 大数据, 分类算法, Apache Spark, 机器学习, 应用机器学习, 数据分析, 数据挖掘, 统计分析

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    University of Michigan

    体育分析中的机器学习入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习算法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 分析, 分类算法, 分类与回归树 (CART), Model Evaluation, 逻辑回归, 应用机器学习, 决策树学习, 功能工程, 预测分析, 机器学习, 数据分析, 监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 数据伦理, 深度学习, 张力流, 人工智能, 逻辑回归, 人工神经网络, Model Evaluation, Transfer Learning, 应用机器学习, 分类算法, 机器学习, 随机森林算法, 性能调整, 监督学习, 决策树学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Johns Hopkins University

    实用机器学习

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

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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    Packt

    Algorithm Alchemy: Unlocking the Secrets of Machine Learning

    您将获得的技能: Autoencoders, Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Classification Algorithms, Model Evaluation

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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的智能分析、机器学习和人工智能

    您将获得的技能: 数据管道, 张力流, 人工智能, Google 云端平台, Jupyter, 非结构化数据, 应用机器学习, 模型部署, 大数据, 自然语言处理, 机器学习, 图像分析

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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning algorithms 课程

  • 机器学习概论: Duke University
  • Advanced Machine Learning Techniques: Coursera
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • ML Algorithms: Whizlabs
  • AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve: EDUCBA
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 体育分析中的机器学习入门: University of Michigan
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University

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