本课程将带您了解机器学习项目的基础知识。学员将了解并在实际案例研究中实施监督学习技术，分析决策树、k-近邻和支持向量机得到最佳应用的商业案例场景。学员还将掌握对比不同数据准备步骤的实际后果的技能，并描述应用 ML 中常见的生产问题。 要取得成功，您至少应具备 Python 编程的初级背景（例如，能够阅读和跟踪现有代码，能够自如地使用条件、循环、变量、列表、字典和数组）。您应该对线性代数（向量符号）和统计学（概率分布和均值/中值/模式）有基本的了解。 本课程是 Coursera 和阿尔伯塔机器智能研究所为您开设的应用机器学习专业的第二门课程。
机器学习算法：监督学习从头到尾
机器学习算法：监督学习从头到尾
本课程是 机器学习真实世界中的算法 专项课程 的一部分
位教师：Anna Koop
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
18,002 人已注册
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作业
9 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
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本课程是 机器学习真实世界中的算法 专项课程 专项课程的一部分
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- 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
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
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位教师
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(78个评价)
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。'
学生评论
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KS
已于 Jun 13, 2020审阅
although the course felt a little hurried, I found the course and the instructor to be very engaging. I look forward to learning more
CW
已于 Sep 29, 2020审阅
Great course, easy to grasp the main idea of how to assess and tune the performance of question-answering machines learned by machine learning algorithms through data
VD
已于 Aug 31, 2020审阅
really good, wish it had covered random forest and decision trees and other supervised models as well.
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状态：AI 趋势DeepLearning.AI
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