Scikit Learn (Machine Learning Library)

Scikit Learning 是一个适用于 Python 的多功能机器学习库，为数据分析和建模提供了高效、易用的工具。Coursera 的 Scikit-learn 目录将引导您完成集成、探索和使用该库的过程。您将了解各种机器学习算法，包括 Regression、分类、Cluster、模型选择和 Dimensionality Reduction。您还将探索如何在数据挖掘和数据分析任务中有效使用该库。掌握了这些 SkillSet，您就可以在数据分析师、数据科学家、机器学习工程师等职位上大显身手，或者在任何旨在利用数据驱动洞察力的专业领域大显身手。
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通过完成一系列课程和项目，深入学习学科知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
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以灵活的交互式方式，获得大学颁发的执业证书。

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探索 Scikit-learn 课程目录

  • Coursera Project Network

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

    4.5
    评分, 4.5 星，最高 5 星
    17 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态：免费试用

    IBM

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 回归分析, 无监督学习, 统计建模, 降维, 决策树学习, 应用机器学习, 功能工程, Scikit-learn （机器学习库）

    4.7
    评分, 4.7 星，最高 5 星
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态：新
    状态：预览

    Packt

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering, Predictive Modeling, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Transformation, NumPy

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态：免费试用

    LearnQuest

    您将获得的技能: 机器学习, 分类与回归树 (CART), 数据科学, 统计方法, 探索性数据分析, 数据操作, 数据分析, 监督学习, 数据结构, 预测建模, 回归分析, Pandas（Python 软件包）, NumPy, Python 程序设计, 统计假设检验, 功能工程, 编程原则, Scikit-learn （机器学习库）

    3.7
    评分, 3.7 星，最高 5 星
    52 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • Coursera Project Network

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, Random Forest Algorithm

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态：免费试用

    IBM

    您将获得的技能: 数据整理, 数据清理, 探索性数据分析, Matplotlib, 数据分析, 数据操作, 回归分析, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 数据转换, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, 统计分析, Pandas（Python 软件包）, 数据可视化, 数据管道, 功能工程, Scikit-learn （机器学习库）

    4.7
    评分, 4.7 星，最高 5 星
    1.9万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera？

  • 状态：免费试用

    University of Michigan

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 预测建模, 无监督学习, 监督学习, Python 程序设计, 随机森林算法, 降维, 功能工程, 应用机器学习, 决策树学习, Scikit-learn （机器学习库）

    4.6
    评分, 4.6 星，最高 5 星
    8585 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态：免费试用

    DeepLearning.AI

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 数据转换, 回归分析, 统计建模, NumPy, 应用机器学习, Python 程序设计, Jupyter, 功能工程, Scikit-learn （机器学习库）

    4.9
    评分, 4.9 星，最高 5 星
    3.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态：新

    EDUCBA

    您将获得的技能: Feature Engineering, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Predictive Modeling, Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Statistical Modeling, Pandas (Python Package), NumPy, Data Cleansing, Data Manipulation

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态：免费试用

    多位教师

    您将获得的技能: 数据伦理, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 无监督学习, NumPy, Python 程序设计, 强化学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 决策树学习, 负责任的人工智能, Jupyter, 功能工程, 监督学习, 深度学习, 张力流, Scikit-learn （机器学习库）

    4.9
    评分, 4.9 星，最高 5 星
    3.6万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态：新
    状态：免费试用

    Pearson

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Statistical Modeling, Matplotlib, A/B Testing, Box Plots, Sampling (Statistics), Predictive Analytics, Data Analysis, Regression Analysis, Statistical Inference, Data Visualization, Descriptive Statistics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Estimation, Statistical Analysis, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

  • 状态：新
    状态：免费试用

    Pearson

    您将获得的技能: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

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