【2024年】十大機器學習課程熱門排行推薦與優惠精選!

 

【2024年】十大機器學習課程熱門排行推薦與優惠精選!

本文章推薦「机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)」、「Python数据分析与机器学习实战」、「Python数据分析机器学习实战集锦(纯实战)」等相關LinkedIn線上課程,讓您滿足學習的慾望。
你是否想透過線上學習得到更多的技能,增加自己的技能樹?現在是學生的您,透過線上學習可以將更多專業知識用在課業學習上更加強所學。還是您是朝九晚五的上班族,尋找可以為工作上帶來更上一層樓的技能?或您是因為興趣或想培養其他興趣?
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目錄

  1. 機器學習課程總覽
  2. 機器學習課程介紹
  1. 机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)
  2. Python数据分析与机器学习实战
  3. Python数据分析机器学习实战集锦(纯实战)
  4. 机器学习-数据挖掘竞赛优胜解决方案实战
  5. 深度学习与PyTorch入门实战教程
  6. 机器学习实训营(算法推导+代码复现)
  7. Python-机器学习-进阶实战
  8. Python机器学习实验集锦(算法核心知识点实验分析)
  9. 邏輯思考應用:4.程式應用與AI
  10. 赵强老师:BigData 电商大数据项目实战(Hadoop+Spark)系列课程(5)
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機器學習課程總覽

為了節省您的時間,本列表整理每個課程重點資訊,讓您可以快速瀏覽這文章所提供的課程是否是您所需要的,點選您有興趣產品的「名稱」或「圖示」可以進一步跳到文章所屬的介紹區塊瞭解更多細節。

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課程資訊
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評價 4.6 分
(1,766 個評分)
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(43 個評分)
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(22 個評分)
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4.3 分
(20 個評分)
4.5 分
(7 個評分)
4.8 分
(5 個評分)
4.8 分
(3 個評分)
學生 7,465 人人 570 人人 382 人人 284 人人 243 人人 231 人人 228 人人 109 人人 29 人人 15 人人
課程描述全面建立机器学习的知识架构,并且在Python和R里构建不同的机器学习模型。课程内容包括所有的代码模板。机器学习实战数据分析机器学习实战机器学习企业项目实战深度学习最佳入门,亚洲第一名校出品。机器学习原理与代码复现算法+实战机器学习算法实验分析秒速破冰機器學習推荐系统

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機器學習課程列表

您可以從下面資訊進一步瞭解機器學習課程的價錢與最優惠的折扣、機器學習課程的特色以及機器學習課程介紹,發掘其他人同樣有興趣的產品還有哪些,期望您能找到滿意的!
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机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)

全面建立机器学习的知识架构,并且在Python和R里构建不同的机器学习模型。课程内容包括所有的代码模板。

點擊前往 Udemy

課程老師武亦文 Yiwen
課程評價4.6 分(1,766 個評分)
學生人數7,465 人

課程介紹

想了解机器学习?这门课程为您订做!

这门课程是英文课程Machine Learning A-Z的翻译和再创造。原版英文课程是Udemy上最畅销的机器学习课程。您在这门课里,会用深入浅出的方法学会复杂的模型,算法,还有基础的编程语句。

我们会手把手地教会您机器学习。每一节课都会让您获得新的知识,完备机器学习的知识架构,在享受机器学习的同时对这个领域有更深的理解。

这门课程十分有趣,包含了机器学习的方方面面。课程结构如下:

第一部分 – 数据预处理
第二部分 – 回归:简单线性回归,多元线性

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 所有对机器学习感兴趣的人
  • 任何有高中数学知识并且想开始学习机器学习的学生
  • 任何有机器学习基本知识并想了解更多这个领域的人
  • 任何不太了解编程但对机器学习感兴趣,并希望将机器学习应用在数据上的人
  • 任何想进入数据科学领域的大学生
  • 任何想提高机器学习技能的数据分析师
  • 任何对目前工作不满意并想成为数据科学家的人
  • 任何希望运用强大的机器学习工具扩大自己事业的人
  • Anyone interested in Machine Learning.
  • Students who have at least high school knowledge in math and who want to start learning Machine Learning.
  • Any intermediate level people who know the basics of machine learning, including the classical algorithms like linear regression or logistic regression, but who want to learn more about it and explore all the different fields of Machine Learning.
  • Any people who are not that comfortable with coding but who are interested in Machine Learning and want to apply it easily on datasets.
  • Any students in college who want to start a career in Data Science.
  • Any data analysts who want to level up in Machine Learning.
  • Any people who are not satisfied with their job and who want to become a Data Scientist.
  • Any people who want to create added value to their business by using powerful Machine Learning tools.

學習目標

  • 完全掌握机器学习及在Python和R里的应用
  • 深刻理解各种机器学习的模型
  • 做出准确的预测和强大的分析
  • 利用机器学习创造更多价值
  • 利用机器学习解决私人问题
  • 掌握并熟练处理强大的算法,例如强化学习,自然语言处理,还有深度学习
  • 掌握并熟练处理先进的技术,例如对降低数据维度
  • 了解对不同的问题怎样选择合适的机器学习模型
  • 建立起强大的机器学习知识架构,并且知道如何创建和运用不同的模型来解决任何问题
  • Master Machine Learning on Python & R
  • Have a great intuition of many Machine Learning models
  • Make accurate predictions and powerful analysis
  • Make robust Machine Learning models
  • Create strong added value to your business
  • Use Machine Learning for personal purpose
  • Handle specific topics like Reinforcement Learning, NLP and Deep Learning
  • Handle advanced techniques like Dimensionality Reduction
  • Know which Machine Learning model to choose for each type of problem
  • Build an army of powerful Machine Learning models and know how to combine them to solve any problem




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2

Python数据分析与机器学习实战

机器学习实战

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.5 分(78 個評分)
學生人數570 人

課程介紹

课程概述:

使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

课程特色:

1. 通俗易懂,快速入门

对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。

2. Python主导,实用高效

使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。

3. 案例为师,实战护航

基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 数据科学领域的同学们
  • 准备就业机器学习,数据挖掘领域
  • 从事机器学习方向研究

學習目標

  • 掌握数据科学领域必备Python工具包
  • 掌握机器学习算法原理数学推导
  • 基于真实数据集结合Python工具包进行项目实战
  • 数据分析与预处理方法及Pandas实战
  • 科学计算库-numpy实战方法
  • 可视化展示策略与Matlotpltolib实战
  • 人工智能学习路线图
  • K近邻算法原理与实战方法
  • 线性回归算法原理推导
  • 机器学习的优化策略-梯度下降原理
  • 逻辑回归算法原理与实战方法
  • 样本不均衡数据集解决方案
  • 逻辑回归建模方法
  • 决策树算法原理与应用实例
  • 集成算法思想
  • 随机森林建模方法
  • 集成算法回归任务实战
  • 贝叶斯算法原理
  • 文本分析与分类建模实战
  • 无监督算法原理与可视化展示方法
  • 降维算法原理与应用效果
  • 支持向量原理与实战策略
  • Xgboost提升算法原理与框架使用
  • 基于实际业务需求进行模型开发
  • EDA数据集展示与分析
  • 时间序列算法原理与建模实战




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3

Python数据分析机器学习实战集锦(纯实战)

数据分析机器学习实战

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.1 分(43 個評分)
學生人數382 人

課程介紹

Python数据分析与机器学习实战课程使用当下最主流的工具包结合真实数据集进行分析与建模任务,全程实战演练,旨在用最接地气的方式带领大家熟悉数据分析与建模常规套路与实战流程。针对具体任务,进行详细探索性分析与可视化展示,从中提取最有价值的数据特征并进行建模与评估分析,详细解读其中每一步流程,不放过一行代码。课程提供全部所需数据集,代码文件。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 数据科学领域的同学们
  • 机器学习/数据分析方向的同学们

學習目標

  • 掌握机器学习实战方法
  • 熟练应用Python工具包进行项目实战
  • 掌握常规数据分析与可视化展示方法
  • 掌握关联分析原理与实战技巧
  • 熟练对各行业数据进行特征提取与分析
  • 熟练应用机器学习算法到实际任务中
  • 熟练对数据集进行预处理与清洗工作
  • 掌握机器学习模型解释方法与可视化实战
  • 掌握自然语言处理核心知识点与常规套路
  • 掌握聚类算法实践方法
  • 熟悉数据分析与机器学习建模常用方法与实战技能




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4

机器学习-数据挖掘竞赛优胜解决方案实战

机器学习企业项目实战

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.5 分(22 個評分)
學生人數284 人

課程介紹

数据科学-优胜解决方案实战课程以真实企业数据集与任务需求为背景,结合竞赛优胜解决方案,从实战角度出发,一步步讲解如何应用机器学习算法与数据挖掘技巧在实际问题中。课程全部章节内容皆为项目实战,每章带领大家从零开始完成一套解决方案分析与实际建模流程。选择当下最主流的Python语言及其工具包当做核心工具,整体风格通俗易懂,旨在用最接地气的方式带领同学们挑战数据科学领域实战项目。课程提供所有数据集,实战代码与说明文档。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 数据与人工智能领域的同学们

學習目標

  • 掌握机器学习算法应用实践
  • 数据挖掘任务实战流程
  • 竞赛优胜解决方案思想
  • 企业级数据挖掘项目实战方法
  • 提升算法在实战中的应用
  • 各大行业数据任务构建特征工程方法
  • 图模型特征构建实战
  • 工业生产数据预测实战
  • 网贷APP风控模型构建方法
  • 视频APP用户活跃度预测实战
  • 机器学习模型解释与可视化展示
  • 文本挖掘任务实践
  • 命名实体识别实战
  • 关键词抽取模型实战




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5

深度学习与PyTorch入门实战教程

深度学习最佳入门,亚洲第一名校出品。

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課程老師龙 良曲
課程評價4.4 分(41 個評分)
學生人數243 人

課程介紹

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文网】:讲解简单易懂、由浅入深,是一门值得推荐的课程。

课程特色:

1. 通俗易懂,快速入门

对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解,学员不需要任何机器学习基础,只需

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 人工智能爱好者,学生,工程师,研究人员

學習目標

  • 深度学习基础知识
  • 梯度下降原理
  • 反向传播算法
  • 全连接层
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络
  • 对抗生成网络
  • 自编码器
  • 过拟合
  • 线性回归与逻辑回归
  • PyTorch实现各种网络
  • 大量实战案例




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6

机器学习实训营(算法推导+代码复现)

机器学习原理与代码复现

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.7 分(23 個評分)
學生人數231 人

課程介紹

Python机器学习实训营(原理推导+代码复现)课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现,从零开始实现每一模块功能(非调用工具包)通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。整体风格通俗易懂,建议同学们在学习过程中先掌握算法原理,基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 人工智能方向的同学们
  • 准备加入机器学习方向的同学们

學習目標

  • 掌握机器学习经典算法原理推导
  • 掌握机器学习算法代码复现方法(Python版)
  • 掌握机器学习算法复现流程与常规套路
  • 掌握机器学习中核心数学知识点
  • 熟练使用Python进行算法实验
  • 掌握线性回归算法原理与代码复现
  • 掌握逻辑回归算法原理与代码复现
  • 掌握神经网络算法原理与代码复现
  • 掌握聚类算法原理与代码复现
  • 掌握关联规则算法原理与代码复现
  • 掌握决策树算法原理与代码复现
  • 掌握降维算法原理与代码复现
  • 掌握贝叶斯算法原理与代码复现
  • 掌握word2vec算法原理与代码复现
  • 掌握推荐系统算法原理与代码复现




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7

Python-机器学习-进阶实战

算法+实战

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.3 分(20 個評分)
學生人數228 人

課程介紹

进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务。课程整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带大家轻松入门机器学习各大高深算法并结合真实数据集进行项目实战,提供课程所需的所有数据与代码。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 人工智能方向的同学们
  • 从事数据科学领域的同学们

學習目標

  • 掌握机器学习进阶算法原理与数学推导
  • 熟练应用Python工具包进行数据挖掘实战
  • 掌握GBDT提升算法原理与应用方法
  • 熟练使用Xgboost与lightgbm工具包进行建模任务
  • 掌握因马尔科夫模型原理与应用方法
  • 熟练使用HMM工具包进行建模任务
  • 掌握当下主流推荐系统常用算法原理
  • 从零开始打造音乐推荐系统
  • 掌握自然语言处理中最核心的技术-词向量模型
  • 熟练应用word2vec到自然语言处理任务中
  • 掌握主流降维算法原理与应用方法
  • 掌握贝叶斯优化策略原理
  • 熟练使用Python工具包进行贝叶斯参数优化
  • 构建自己的常用工具包
  • 打造自己的项目实战模板,以不变应万变




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8

Python机器学习实验集锦(算法核心知识点实验分析)

机器学习算法实验分析

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課程老師唐宇迪 唐
課程評價4.5 分(7 個評分)
學生人數109 人

課程介紹

Python机器学习实验集锦(算法核心知识点实验分析)课程旨在帮助同学们通过实验的方式掌握机器学习核心知识点,以sklearn为核心工具包进行实验分析,对比不同参数,策略对结果的影响。课程风格通俗易懂,全程实战,通过对结果可视化展示,讲解每一个复杂的知识点。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 人工智能方向的同学们
  • 机器学习方向的同学们

學習目標

  • 机器学习核心知识点实验分析
  • sklearn工具包核心函数实战
  • 机器学习算法参数效果对比分析
  • 机器学习模型效果可视化展示
  • 机器学习模型融合策略对比
  • 线性回归,逻辑回归,决策树,集成算法,支持向量机等算法实验分析对比
  • 机器学习建模常用套路
  • 算法决策边界可视化展示




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9

邏輯思考應用:4.程式應用與AI

秒速破冰機器學習

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課程老師致理 磨課師
課程評價4.8 分(5 個評分)
學生人數29 人

課程介紹

學好程式設計,光解說程式語法是不夠的。

若能善用學習理論,行為心理學和知識管理科技,就能用最少的力氣,最快的速度,學會最關鍵的程式技術。

課程內容包含:

高效學習的方法、跨越學習障礙的心理策略、知識管理工具介紹、打好資料科學的基礎,學會資料處理和資料視覺化的基本概念、

高效學習Python程式設計與機器學習的策略、機器學習最重要經典範例和程式設計套路。

【結業標準】閱讀線上影音教材及參加課程測驗,全部完成者可取得完課證明。

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 想快速上手資料科學
  • 想快速理解機器學習實務
  • 想學Python程式設計
  • 學過程式設計但一知半解不知程式設計眉角的人
  • 覺得學習程式很痛苦又不想放棄的人

學習目標

  • 高效學習的方法
  • 跨越學習障礙的心理策略
  • 打好資料科學的基礎,學會資料處理和資料視覺化的基本概念
  • 高效學習Python程式設計與機器學習的策略
  • 如何在最短的時間內,找到並學會最關鍵的技術,立刻啟動程式人生




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10

赵强老师:BigData 电商大数据项目实战(Hadoop+Spark)系列课程(5)

推荐系统

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課程老師赵强 老师
課程評價4.8 分(3 個評分)
學生人數15 人

課程介紹

通过电商大数据项目实战课程,将大数据知识系统、全面地进行总结。同时引入机器学习相关的内容,为将来继续学习机器学习奠定基础。

本课程适合已经掌握大数据系统知识,并想进一步系统学习的学员。

注意:强烈建议先学习完大数据系统知识(Hadoop和Spark)后,再学习本课程!!

[更多細節]

哪些人適合這堂課?

  • 本课程适合已经掌握大数据系统知识,并想进一步系统学习的学员。

學習目標

  • 推荐算法的基本原理
  • 基于协同过滤的商品推荐
  • 使用逻辑回归的预测
  • Mahout和Spark MLLib




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