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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。


热门代数课程和认证


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    K

    Koç University

    Doğrusal Cebir II: Kare Matrisler, Hesaplama Yöntemleri ve Uygulamalar / Linear Algebra II: Square Matrices, Calculation Methods and Applications

    您将获得的技能: Linear Algebra, Differential Equations, Advanced Mathematics, Algebra, Applied Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数值方法

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 估算, 绘图(图形), 科学可视化, 模拟, Matlab, 脚本, Algorithm, 编程原则, 计算思维, 微分方程, 工程计算, 模拟和模拟软件, 数学建模, 工程分析, 数值分析, 积分微积分, 数学软件, 线性代数

    4.9
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Funciones algebraicas y trascendentes

    您将获得的技能: Algebra, Mathematical Software, Trigonometry, Mathematical Modeling, General Mathematics, Graphing, Geometry, Arithmetic, Advanced Mathematics

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据与建模微积分矢量微积分

    您将获得的技能: 应用数学, 微积分, 空间数据分析, 数学建模, 可视化(计算机制图), 数学理论与分析, 高等数学, 积分微积分, 制图, 线性代数

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IIT Roorkee

    Linear Algebra Basics

    您将获得的技能: Linear Algebra, Machine Learning Algorithms, NumPy, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Data Science, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Python Programming

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    VLSI CAD 第一部分:逻辑

    您将获得的技能: 调试, 数字设计, 数据结构, 系统设计, 计算机结构, 专用集成电路, 计算逻辑, 计算机编程工具, 软件开发工具, 计算机工程, Algorithm, 理论计算机科学, 设计软件, 数学软件, 验证和确认

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    Calculus for Engineers

    您将获得的技能: Calculus, Numerical Analysis, Integral Calculus, Engineering Calculations, Applied Mathematics, Differential Equations, Algebra, Trigonometry, Engineering Analysis, Advanced Mathematics, General Mathematics, Physics, Geometry, Arithmetic, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Derivatives, Graphing, Deductive Reasoning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 回归分析, 应用数学, 微积分, 人工神经网络, 衍生产品, 机器学习, 深度学习, Python 程序设计, 数学建模, 数值分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Minnesota

    矩阵方法

    您将获得的技能: 应用数学, 降维, NumPy, Algorithm, Python 程序设计, 数据分析, Machine Learning 方法, 数值分析, 应用机器学习, 线性代数

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 机器学习算法, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据科学, NumPy, 文本挖掘, 降维, 机器学习, 数据分析, Algorithm, 功能工程, 大数据, 数据挖掘, 自然语言处理, 统计机器学习, 线性代数

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模学习微积分微积分前复习

    您将获得的技能: 应用数学, 代数, 微积分, 几何学, 数学建模, 制图, 数据建模, 三角法, 数学软件, 线性代数

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    量子力学基础

    您将获得的技能: 应用数学, 工程分析, 微分方程, 数学建模, 物理学, 物理科学, 高等数学, 线性代数

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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algebra and differential calculus for data science
algebra: elementary to advanced - polynomials and roots
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algebra: elementary to advanced - equations & inequalities
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introduction to linear algebra
linear algebra for machine learning and data science
1…678…31

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • Doğrusal Cebir II: Kare Matrisler, Hesaplama Yöntemleri ve Uygulamalar / Linear Algebra II: Square Matrices, Calculation Methods and Applications: Koç University
  • 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Funciones algebraicas y trascendentes : Universidad Nacional Autónoma de México
  • 数据与建模微积分矢量微积分: Johns Hopkins University
  • Linear Algebra Basics: IIT Roorkee
  • VLSI CAD 第一部分:逻辑: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Calculus for Engineers: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI
  • 矩阵方法: University of Minnesota
  • 无监督机器学习: 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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