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督导学习课程

监督学习课程可以帮助您学习 Regression 分析、分类技术和模型评估方法。您可以掌握 Feature Selection、Hyperparameter 调整和理解偏差-方差权衡等方面的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持算法的实施和数据分析。


受欢迎的监督学习课程和证书


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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 深度学习, 预测建模, 回归分析, 文本挖掘, 人工智能, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 预测分析, 计算机视觉, 大数据, 应用机器学习, 无监督学习, 统计机器学习, 图像分析, 数据挖掘, 统计建模, 监督学习

    4.6
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    机器学习概论

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

    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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    L

    LearnQuest

    Machine Learning for Supply Chains

    您将获得的技能: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Operations Research, NumPy, Demand Planning, Data Manipulation, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Inventory Management, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Deep Learning with Real-World Projects

    您将获得的技能: Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Linear Algebra, Image Analysis, NumPy, Scientific Visualization, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Seaborn, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Analysis, Supervised Learning, Python Programming, Artificial Intelligence, Machine Learning

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机编程, 数据伦理, 深度学习, 数据分析, 数据处理, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 功能工程, 嵌入式系统, 应用机器学习

    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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    N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 回归分析, 人工神经网络, 应用机器学习, 强化学习, 市场动态, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 决策树学习, 统计方法, 无监督学习, 马尔可夫模型, 金融建模, 风险模型, 监督学习, 衍生产品, 金融市场, 金融交易

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    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数, 数据科学, 数据分析, 自然语言处理, 文本挖掘, NumPy, 降维, 功能工程, 大数据, 统计机器学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据挖掘

    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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    M

    MathWorks

    Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision

    您将获得的技能: Anomaly Detection, Image Analysis, Computer Vision, Matlab, Unsupervised Learning, Deep Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Synthesis, Medical Imaging

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 机器学习算法, 预测建模, 数据收集, 数据处理, 随机森林算法, 应用机器学习, 预测分析, 功能工程, R 语言程序设计(中文版), 分类与回归树 (CART), 监督学习

    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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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 人工神经网络, 计划发展, 医疗保健, PyTorch(机器学习库), 图论, 生成模型架构, 图像分析, 大数据, 健康信息学, 监督学习, 计算机视觉, Machine Learning 方法, 医学科学与研究, 张力流, 无监督学习

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    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

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

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

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 人工神经网络, 人工智能, 强化学习, 自然语言处理, 降维, 应用机器学习, 生成模型架构, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 无监督学习, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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supervised learning and its applications in marketing
supervised machine learning: regression
unsupervised learning
introduction to machine learning: supervised learning
linear regression & supervised learning in python
supervised machine learning: regression and classification
ai ml with deep learning and supervised models
1…456…508

总之,以下是 10 最受欢迎的 supervised learning 课程

  • 机器学习: University of Washington
  • 机器学习概论: Duke University
  • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
  • Deep Learning with Real-World Projects: Packt
  • 嵌入式机器学习简介: Edge Impulse
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 无监督机器学习: IBM
  • Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision: MathWorks
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 医疗保健领域的深度学习: University of Illinois Urbana-Champaign

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