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  • Python For Machine Learning

机器学习 Python 课程

Python 机器学习课程可以帮助您学习数据操作、算法实现、模型评估和 Feature Selection。您可以掌握数据 Visualization、超参数调整和理解 Neural Network 的技能。许多课程都会介绍 TensorFlow、Scikit-learn 和 Pandas 等工具,这些工具支持将您的技能应用到实际项目中,使您能够创建预测模型并有效分析复杂的数据集。


机器学习 Python 热门课程和认证


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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: Python 程序设计, JSON, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 还原式 API, 面向对象编程(OOP), 数据操作, 数据结构, 数据分析, 计算机编程, NumPy, 文件输入/输出, 网页抓取, 自动化, Jupyter, 应用编程接口 (API), 编程原则

    4.6
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 回归分析, 监督学习, 降维, 应用机器学习, 预测建模, 逻辑回归, 功能工程, 分类算法, 机器学习

    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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    U

    University of Colorado Boulder

    Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Vision Transformer (ViT), PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Large Language Modeling, Natural Language Processing, Embeddings, AI Personalization, Network Model, Network Architecture, Linear Algebra

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 数据预处理, 数据操作, 数据清理, 数据转换, 统计分析, 预测建模, NumPy, 数据科学, Matplotlib, 探索性数据分析, 数据驱动的决策制定, 数据可视化

    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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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 概率与统计, 描述性统计, 微积分, Machine Learning 方法, 统计推理, 统计假设检验, 统计分析, 数据预处理, 应用数学, 贝叶斯统计, 概率, 线性代数, 降维, 概率分布, 数值分析, NumPy, 机器学习, A/B 测试, 抽样(统计), 机器学习算法

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

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: Python 程序设计, 微积分, 衍生产品, 数据预处理, 回归分析, 数学建模, 无监督学习, 统计, 线性代数, 机器学习算法, 应用数学, 降维, 功能工程, Algorithm, NumPy, Jupyter, 人工神经网络, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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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, 模型评估, 决策树学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 监督学习, 随机森林算法, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 分类算法, 机器学习, 人工神经网络

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    8741 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 模型评估, 人工智能, 决策树学习, 深度学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据预处理, 监督学习, Jupyter, 强化学习, 随机森林算法, 迁移学习, 预测建模, 数据伦理, 应用机器学习, 分类算法, NumPy, 功能工程, 机器学习

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

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    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Analytics, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Machine Learning Algorithms, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Preprocessing, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Verification And Validation, Python Programming, Classification Algorithms, Performance Tuning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Methods, Deep Learning, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 深度学习, 数据分析, 无监督学习, 时间序列分析和预测, 监督学习, 自动编码器, 回归分析, 降维, 强化学习, 生成式人工智能, 功能工程, 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, 分类算法, 递归神经网络 (RNN), 数据科学, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 探索性数据分析

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 人工智能, 模型评估, 数据分析, 数据预处理, 数据收集, 分类算法, 机器学习, 图像分析

    攻读学位

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

是什么让您今天来到 Coursera?

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

  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python: University of Colorado Boulder
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt

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