Machine Learning (CourseraArchive) 29 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/course/ml

简介: Learn about the most effective machine learning techniques, and gain practice implementing them and getting them to work for yourself.

機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations (CourseraArchive) 0 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/archive/ntumlone-mathematicalfoundations

简介: National Taiwan University

Applied Machine Learning in Python (CourseraArchive) 0 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/archive/python-machine-learning

简介: University of Michigan

Advanced Machine Learning Specialization (Coursera专项课程) 1 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/specializations/aml

简介: 课程名称：高级机器学习专长 概述： 该专长提供了深度学习、强化学习、自然语言理解、计算机视觉和贝叶斯方法的介绍。课程由顶尖的Kaggle机器学习实践者和CERN科学家授课，他们将分享在解决实际问题中的经验，帮助学员填补理论与实践之间的差距。完成7门课程后，学员将能够在企业中应用现代机器学习方法，并理解现实数据和环境中的注意事项。 课程大纲： 1. [深度学习导论](http://coursegraph.com/coursera-intro-to-deep-learning?specialization=aml) 2. [如何赢得数据科学竞赛：向顶尖Kaggler学习](http://coursegraph.com/coursera-competitive-data-science?specialization=aml) 3. [机器学习中的贝叶斯方法](http://coursegraph.com/coursera-bayesian-methods-in-machine-learning?specialization=aml) 4. [实用强化学习](http://coursegraph.com/coursera-practical-rl?specialization=aml) 通过本课程，学员将全面掌握现代机器学习的关键技术和应用，能够有效应对工业界的挑战。

Practical Machine Learning (CourseraArchive) 0 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/archive/practical-machine-learning

简介: Johns Hopkins University

Regression Modeling in Practice (CourseraArchive) 0 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/archive/regression-modeling-practice

简介: Wesleyan University