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代数课程

代数课程可以帮助您学习解方程、处理不等式、理解函数及其图形。您还可以培养处理代数表达式、分解多项式以及将代数概念应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和函数 Visualization 软件,这些工具可以提高您分析数据和建立关系模型的能力。


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热门代数课程和认证


  • 状态:免费试用
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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 物理学, 工程计算, 机械, 应用数学, 电气工程, 解决问题, 基本电气系统, 三角法, 微积分, 电磁学, 数学建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    196 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    设定期望和评估绩效问题

    您将获得的技能: 期望管理, 建设性反馈, 员工辅导, 绩效管理, 团队管理, 问责制, 提高绩效, 培训, 管理培训与发展, 关键绩效指标 (KPI), 绩效考核, 设定目标, 差距分析, 性能分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    714 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的运动规划

    您将获得的技能: 图论, 空间数据分析, 应用数学, Networking 路由器, 预测建模, 计算机视觉, 交通流优化, 估算, 控制系统, 机器控制, Algorithm, 机器人, 自动化, 数学建模, 数据映射

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    486 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 模型评估, 分类算法, 抽样(统计), 监督学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 性能指标, 逻辑回归, 随机森林算法, 决策树学习, 功能工程, 数据预处理, 机器学习, 数据清理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    446 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 相关性分析, 金融交易, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 人工神经网络, 无监督学习, 强化学习, 投资组合管理, 应用机器学习, 决策树学习, 降维, 探索性数据分析, 金融服务, 机器学习, 回归分析

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: C++(编程语言), 数值分析, 工程分析, 数学建模, 面向对象编程(OOP), 有限元方法, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    560 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, Python 程序设计, 模型部署, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 嵌入式系统, 模型评估, 计算机视觉, 迁移学习, 应用机器学习, 计算机编程, 图像分析, 深度学习, 数据预处理, 人工神经网络, 机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    159 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    教练实践

    您将获得的技能: 沟通策略, 建设性反馈, 激励技能, 员工辅导, 绩效管理, 管理培训与发展, 问责制, 培训, 关键绩效指标 (KPI), 员工绩效管理, 人才发展, 性能分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    531 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    N

    New York University

    金融领域机器学习导览

    您将获得的技能: 模型评估, 统计方法, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 监督学习, 强化学习, 逻辑回归, 应用机器学习, 金融, 张力流, Jupyter, 金融市场, 人工神经网络, 深度学习, 机器学习, 回归分析

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    680 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 生成式人工智能, 自动编码器, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 强化学习, 计算机视觉, Keras(神经网络库), 迁移学习, 无监督学习, 深度学习, 生成对抗网络 (GAN), 递归神经网络 (RNN), 机器学习, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    283 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 数字通信, 数字信号处理, 电气与计算机工程, 实时数据, 工程分析, 通信系统, 计算机编程, 数值分析, 电子产品, 电信, 数据映射

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    194 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    Physics of Light and Materials

    您将获得的技能: Physics, electromagnetics, Materials science, Mechanics, Physical Science, Vibrations, Trigonometry, Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Engineering Analysis, Differential Equations, Applied Mathematics, Problem Solving

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    7 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…111213…30

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 物理 102 - 电荷与电场: Rice University
  • 设定期望和评估绩效问题: University of California, Davis
  • 自动驾驶汽车的运动规划: University of Toronto
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • 教练实践: University of California, Davis
  • 金融领域机器学习导览: New York University
  • 深度学习和强化学习: IBM

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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证书与课程

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