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
状态：免费试用您将获得的技能: Python 编程, 自动化, JSON, 编程原则, 数据结构, 网络抓取, 计算机编程, 数据操作, 面向对象编程（OOP）, 数据导入/导出, NumPy, Jupyter, 应用编程接口 (API), 恢复性应用程序接口, 文件输入/输出, 数据分析, Pandas（Python 软件包）
状态：免费试用您将获得的技能: Python 编程, 模型评估, 监督学习, 降维, Scikit Learn（机器学习库）, 机器学习, 分类算法, 回归分析, 决策树学习, 应用机器学习, 功能工程, 预测建模, 无监督学习, 逻辑回归
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Analytical Skills, Scripting, Algorithms, Debugging
状态：免费试用您将获得的技能: Python 编程, 统计分析, 模型评估, 数据转换, 预测分析, Matplotlib, 回归分析, 数据导入/导出, 探索性数据分析, 数据操作, 数据预处理, 功能工程, 数据可视化, 数据分析, 预测建模, NumPy, Scikit Learn（机器学习库）, 数据清理, Pandas（Python 软件包）
状态：免费试用Imperial College London
您将获得的技能: Python 编程, 算法, 统计资料, 降维, 衍生产品, 数学建模, 应用数学, NumPy, 数据预处理, 回归分析, 微积分, 功能工程, Jupyter, 机器学习算法, 无监督学习, 线性代数, 高等数学, 人工神经网络
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 描述性统计, 统计假设检验, 统计分析, 贝叶斯统计, 统计推理, 概率与统计, 数学建模, 机器学习方法, 应用数学, 数据预处理, 概率, 降维, NumPy, 概率分布, 抽样（统计）, 微积分, 数值分析, 机器学习, 线性代数, A/B 测试
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状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: Python 编程, 模型评估, Scikit Learn（机器学习库）, 分类算法, 监督学习, 随机森林算法, 回归分析, 决策树学习, 预测建模, 功能工程, 无监督学习, 应用机器学习, 机器学习, 人工神经网络
状态：免费试用University of Michigan
您将获得的技能: Python 编程, 交互式数据可视化, 数据结构, 数据库, 数据可视化软件, 关系数据库, JSON, 数据库设计, 可扩展标记语言（XML）, 网络抓取, 编程原则, 查询语言, 数据处理, 计算机编程, 数据分析, 调试, 网络服务, 恢复性应用程序接口, 数据清理, 数据可视化
状态：免费试用Google
您将获得的技能: Program Development, Programming Principles, Python Programming, Computer Programming, Computational Thinking, Problem Management, Data Structures, Integrated Development Environments, Debugging, Development Environment
状态：免费试用Meta
您将获得的技能: Python 编程, 数据结构, 集成开发环境, 开发环境, 测试驱动开发（TDD）, 单元测试, 编程原则, 软件测试, 计算机编程, 面向对象编程（OOP）, 云托管, Django （网络框架）, 调试
状态：免费试用多位教师
您将获得的技能: 人工智能, 数据伦理, 模型评估, 监督学习, 深度学习, 分类算法, 强化学习, 随机森林算法, Jupyter, 迁移学习, 数据预处理, 应用机器学习, 决策树学习, Scikit Learn（机器学习库）, 张力流, 功能工程, NumPy, 预测建模, 机器学习, 无监督学习
状态：新状态：预览您将获得的技能: 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
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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
- Introduction to Data Analysis Using Python: Google
- 使用 Python 进行数据分析: IBM
- 机器学习数学: Imperial College London
- 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
- Python 中的应用机器学习: University of Michigan
- 面向所有人的 Python: University of Michigan
- Crash Course on Python: Google
- 用 Python 编程: Meta
