机器学习算法种类繁多，每种算法都有一定的特点，可能使其更适合或不太适合解决特定问题。决策树和支持向量机（SVM）就是两种算法的例子，它们既能解决回归问题，也能解决分类问题，但却有不同的应用。同样，一种更先进的机器学习方法，即深度学习，使用人工神经网络（ANN）来解决这些类型的问题以及更多问题。将所有这些算法添加到您的技能组合中，对于选择最适合工作的工具至关重要。 本课程是人工智能从业者认证（CAIP）专业证书的第四门，也是最后一门课程，它在上一门课程的基础上，介绍了更多，在某些情况下，机器学习和深度学习中使用的更先进的算法。最后，本课程结束了对各种机器学习算法的技术探索，以及如何使用这些算法构建解决问题的模型。
构建决策树、SVM 和人工神经网络
构建决策树、SVM 和人工神经网络
本课程是 CertNexus 人工智能认证从业者 专业证书 的一部分
位教师：Stacey McBrine
访问权限由 Coursera Learning Team 提供
4,759 人已注册
您将学到什么
训练和评估用于回归和分类的决策树和随机森林。
训练和评估用于回归和分类的支持向量机 (SVM)。
训练和评估用于回归和分类的多层感知器（ML）人工神经网络（ANN）。
针对计算机视觉和自然语言处理任务，训练和评估卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
您将获得的技能
- Predictive Modeling
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Applied Machine Learning
- Natural Language Processing
- Decision Tree Learning
- Deep Learning
- Convolutional Neural Networks
- Random Forest Algorithm
- Computer Vision
- Supervised Learning
- Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Artificial Neural Networks
- Machine Learning Algorithms
您将学习的工具
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 CertNexus 人工智能认证从业者 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 CertNexus 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
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位教师
授课教师评分
(5个评价)8 门课程 25,016 名学生
提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
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已于 Feb 11, 2023审阅
This was a very intense course. I am glad I was able to see it through to the end
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。