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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 California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:从概念到数据分析

    您将获得的技能: 统计方法, 概率与统计, 微软Excel, 数据分析, 统计推理, 数据建模, 统计建模, 回归分析, 贝叶斯统计, 统计, R(软件), 概率分布, 预测建模, R 语言程序设计(中文版), 概率, 分析技能, 统计可视化, 数据可视化

    4.6
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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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
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Process Data from Dirty to Clean

    您将获得的技能: Data Cleansing, Sampling (Statistics), Data Integrity, Data Quality, Data Processing, Data Analysis, Data Transformation, Data Validation, Sample Size Determination, SQL, Spreadsheet Software

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Y

    Yale University

    热带森林景观 101:保护与恢复

    您将获得的技能: 环境工程与修复, 环境与资源管理, 土地管理, 社会经济学, 环境科学, 自然资源管理, 环境, 金融, 可持续发展, 减缓气候变化

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    基本数据描述符、统计分布及商业决策应用

    您将获得的技能: 概率与统计, 微软Excel, 商业分析, 描述性统计, 数据分析, 统计分析, 统计, 概率分布, 箱形图, 相关性分析, 抽样(统计)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2686 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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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, Classification Algorithms, Machine Learning, Data Analysis, Driving engagement

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    组合学和概率论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 组合学, 数学建模, 统计, 贝叶斯统计, 概率分布, Algorithm, 概率, 模拟, 算术

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

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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 生理学, Machine Learning 方法, 监督学习, 数学建模, Matlab, 强化学习, 概率分布, 线性代数, 计算思维, 计算机科学, 神经学, 网络模型, 生物学, 递归神经网络 (RNN), 机器学习算法, 人工神经网络

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

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Probability and Random Variables

    您将获得的技能: R Programming, Statistical Analysis, Statistical Programming, Data Analysis, Probability, Probability Distribution, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, Applied Mathematics, Data Science, Computational Thinking, Simulations

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    统计推理

    您将获得的技能: 统计方法, 概率与统计, 数据分析, 统计推理, 统计假设检验, 统计建模, 统计分析, 统计, 概率分布, 概率, 样本量的确定, 抽样(统计), 贝叶斯统计

    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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    E

    EDUCBA

    Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Probability Distribution, R Programming, Exploratory Data Analysis, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Data Manipulation, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Regression Analysis, Model Evaluation, Decision Tree Learning

    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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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 统计建模, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 概率分布, 贝叶斯网络, 决策支持系统, 网络分析, 网络模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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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©
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总之,以下是 10 最受欢迎的 random forest 课程

  • 贝叶斯统计:从概念到数据分析: University of California, Santa Cruz
  • 统计入门: Stanford University
  • Process Data from Dirty to Clean: Google
  • 热带森林景观 101:保护与恢复: Yale University
  • 基本数据描述符、统计分布及商业决策应用: Rice University
  • Applied Machine Learning with Python: Edureka
  • 组合学和概率论: University of California San Diego
  • 计算神经科学: University of Washington
  • Foundations of Probability and Random Variables: Johns Hopkins University
  • 统计推理: Johns Hopkins University

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
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深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
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统计分类 (17)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
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