課程信息

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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

完成時間大約為38 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

您將獲得的技能

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
可靈活調整截止日期
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100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

完成時間大約為38 小時
英語(English)

提供方

Placeholder

科罗拉多大学波德分校

開始攻讀學位

該課程屬於 科罗拉多大学波德分校 提供的 1 個在線學位計劃。當您通過大學註冊學分課程而非學位課程並想在線完成時,它會計入 CU-Boulder 學位的學分課時。您只需通過大學申請即可。

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 9 小時

Unsupervised Learning Intro

完成時間為 9 小時
3 個視頻 (總計 34 分鐘), 9 個閱讀材料, 4 個測驗
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完成時間為 8 小時

Clustering

完成時間為 8 小時
2 個視頻 (總計 23 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
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完成時間為 8 小時

Recommender System

完成時間為 8 小時
4 個視頻 (總計 37 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
4
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完成時間為 14 小時

Matrix Factorization

完成時間為 14 小時
5 個視頻 (總計 55 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗

關於 Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python 專項課程

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

常見問題

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