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Random Forest 课程

Random Forest 课程可以帮助您学习决策树算法、Ensemble 方法、Feature Selection 和模型评估技术。您可以掌握数据预处理、超参数调整和解释模型输出的技能。许多课程会介绍 Python 的 Scikit-learn 和 R 的 randomForest 包等工具,展示如何将这些技能应用于分类、回归和处理大型数据集等任务。


热门 Random Forest 课程和认证


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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    管理经济学和商业分析

    您将获得的技能: 描述性统计, 商业分析, 市场动态, 国际金融, 同行评审, 统计推理, 数据分析, 统计假设检验, 供应与需求, 统计分析, 数据展示, 银行 Regulator, 银行业, 财务政策, 数据驱动的决策制定, 经济学, 商业经济学, 抽样(统计), 分析, 财务系统

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    4314 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Arizona State University

    Bayesian Statistical Concepts and Methods

    您将获得的技能: Bayesian Statistics, Statistical Modeling, Bayesian Network, Statistical Methods, Statistical Analysis, Data Analysis, R Programming, Data-Driven Decision-Making, Statistical Inference, Markov Model, Simulations, Probability Distribution

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    HTML, CSS, and JavaScript Basics with Simple Projects

    您将获得的技能: Cascading Style Sheets (CSS), Hypertext Markup Language (HTML), User Interface (UI), User Experience Design, Web Design and Development, Development Environment, Front-End Web Development, Javascript, Web Development, Web Applications, Responsive Web Design, Microsoft Visual Studio, Real Time Data, Data Validation

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 模型评估, 人工智能, 深度学习, 监督学习, 马尔可夫模型, 强化学习, 概率分布, 机器学习算法, 线性代数, 功能工程, 伪代码, 性能调整, 模拟, Algorithm, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 抽样(统计), 性能测试, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3573 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Test & Debug Java ML Pipelines

    您将获得的技能: JUnit, MLOps (Machine Learning Operations), CI/CD, Continuous Integration, Jenkins, Test Automation, Unit Testing, DevOps, Test Case, Debugging, Code Coverage, Model Evaluation, Data Pipelines, Test Data

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    R: Design & Evaluate Random Forests for Attrition

    您将获得的技能: Model Evaluation, Data Preprocessing, Workforce Management, Advanced Analytics, Classification Algorithms

    混合 · 课程 · 1-4 周

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

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, 仪表板, Pandas(Python 软件包), 描述性统计, 数据导入/导出, 数据分析, 存储过程, 统计分析, 统计, 数据展示, 概率分布, 网页抓取, SQL, 计算机编程工具, 数据科学, Jupyter, 编程原则, 关系数据库, 数据可视化

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Data Science 和 AI 的概率基础

    您将获得的技能: 统计方法, 概率与统计, 人工智能, 数据分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 概率分布, 概率

    攻读学位

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    V

    Vanderbilt University

    临床研究数据管理

    您将获得的技能: 数据战略, 数据管理, Data Management, 数据共享, 数据收集, 数据质量, 数据完整性, 临床数据管理, 监管合规, 良好临床实践(GCP), 健康信息学, Data Validation, 病例报告表, 抽样(统计), 电子数据采集 (EDC)

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

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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 统计方法, 描述性统计, 数据分析, 统计推理, 统计建模, 回归分析, 统计假设检验, 统计分析, 定量研究, 概率分布, 统计, 抽样(统计), 探索性数据分析, 概率

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4260 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Interactive UI/UX Components and Advanced JavaScript

    您将获得的技能: Responsive Web Design, HTML and CSS, Event-Driven Programming, UI Components, Javascript, Interactive Design, Animations, Application Programming Interface (API), User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Real Time Data, Data Persistence

    中级 · 课程 · 1-3 个月

与 random forest 相关的搜索

neural networks and random forests
python: implement & evaluate random forests for ml
r: design & evaluate random forests for attrition
machine learning: random forest with python from scratch©
1…456…37

总之,以下是 10 最受欢迎的 random forest 课程

  • 管理经济学和商业分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Bayesian Statistical Concepts and Methods: Arizona State University
  • HTML, CSS, and JavaScript Basics with Simple Projects: Packt
  • 强化学习: University of Alberta
  • Test & Debug Java ML Pipelines: Coursera
  • R: Design & Evaluate Random Forests for Attrition: EDUCBA
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
  • Data Science 和 AI 的概率基础: University of Colorado Boulder
  • 临床研究数据管理: Vanderbilt University

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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