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長(zhǎng)春課程輔導(dǎo)怎么樣(2024更新成功)(今日/解密), 如果你因?yàn)樯弦?b>門課程Octave,導(dǎo)致對(duì)Python有一點(diǎn)不適應(yīng),沒(méi)干洗,多幾次就好了。課程費(fèi)用:免費(fèi)。課程證書每個(gè)月49美元,約330人民幣。本課程涉及到很多算法,所以需要對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)有一定的要求。文末會(huì)有所需數(shù)學(xué)知識(shí)的指南。使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí) - Coursera本課程使用Python,如果你擔(dān)心吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程會(huì)對(duì)將來(lái)轉(zhuǎn)Python產(chǎn)生不利影響,這們課程是一個(gè)不錯(cuò)的替代品。
高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)化 - Coursera這是一些列高級(jí)課程,內(nèi)容很充實(shí),同時(shí)對(duì)數(shù)學(xué)用的要求也較前3門課程更高。本課程的教學(xué)非常棒,用兩個(gè)詞來(lái)形容就是:精彩,簡(jiǎn)潔。涵蓋的大部分內(nèi)容對(duì)許多機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目至關(guān)重要。課程講師:俄羅斯國(guó)家研究型高等經(jīng)濟(jì)大學(xué)。課程費(fèi)用:免費(fèi)。課程證書每個(gè)月49美元,約330人民幣。本課程課時(shí)較長(zhǎng),大約需要8到10個(gè)月。但是在這不到一年的時(shí)間里,你將學(xué)到大量的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí),并能夠處理更多尖端的應(yīng)用程序,創(chuàng)建幾個(gè)真正的項(xiàng)目,例如使計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)閱讀,和播放。
機(jī)器學(xué)習(xí) - Coursera吳恩達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程,恐怕是很多人進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)大門的引導(dǎo)者了。目前課程評(píng)分4.9,24005個(gè)評(píng)價(jià)。77%的學(xué)生表示通過(guò)該課程,獲得了新的工作。
課程講師:哥倫比亞大學(xué)。課程費(fèi)用:免費(fèi)。證書300美元,大約2010人民幣。如果你數(shù)學(xué)功底扎實(shí),并希望從實(shí)際推導(dǎo)出某些算法的編程,那么請(qǐng)學(xué)習(xí)本課程。你需要掌握的預(yù)備知識(shí)在開始投入上述5門課程的學(xué)習(xí)之前,你需要具備一定的數(shù)學(xué)、編程基礎(chǔ)。
長(zhǎng)春課程輔導(dǎo)怎么樣(2024更新成功)(今日/解密), 本課程使用開源編程語(yǔ)言是Octave而不是Python或R。這一點(diǎn)可能會(huì) 對(duì)一部分學(xué)生在后續(xù)轉(zhuǎn)入Python時(shí)造成一定的困擾。不過(guò)對(duì)于小白來(lái)說(shuō),用Octave來(lái)入手機(jī)器學(xué)習(xí)可能更適合。況且,Python也不是一門特別難上手的語(yǔ)言。課程完整地解釋了理解每個(gè)算法所需的所有數(shù)學(xué)知識(shí),包括一些微積分和線性代數(shù)。 該課程對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)沒(méi)有做很嚴(yán)格的要求,不過(guò)事前懂一點(diǎn),總是有先發(fā)優(yōu)勢(shì)的。課程費(fèi)用:免費(fèi)。課程證書79美元,約530人民幣。全部課程持續(xù)11周。一切順利的話,4個(gè)月后你可以可以賬務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。
這些項(xiàng)目將來(lái)都會(huì)增加你簡(jiǎn)歷的,并且能夠讓你的Github主業(yè)保持一個(gè)不錯(cuò)的活躍度。雇主很看著這兩點(diǎn)!機(jī)器學(xué)習(xí) - EdXOK。這門課程是5門課程里,境界高的,對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求也是高的。你需要對(duì)線性代數(shù)、微積分、概率以及編程都有一定的了解。課程作業(yè)對(duì)Python和Octave都有涉及,但并不直接教授這兩門語(yǔ)言,所你需要具備一定的Python或者Octave基礎(chǔ)。該課程也是碩士課程中推薦的數(shù)據(jù)科學(xué)書籍之一《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》一個(gè)很棒的補(bǔ)充。