5门最佳Python机器学习在线课程

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以下是一些网上最好的Python机器学习课程。

5门最佳Python机器学习课程和在线教程

1.使用 Python 进行机器学习（Coursera）

如果您对机器学习领域感兴趣，并希望入门，那么这里是一个绝佳的起点。课程分为两部分，首先探讨该领域的重要性以及如何将其应用于解决一些当今世界最紧迫的问题。接下来，您将学习一些基础知识，例如监督学习和非监督学习、算法以及机器学习模型的评估。别忘了查看我们的Python数据科学课程列表。

主要优势 -

• 学习分类、聚类和回归问题。

• 大量基于真实场景的示例和演示。

• 本指南提供了与课程内容同步所需的工具配置说明。

• 通过参与各种项目来积累作品集。

• 完成所有评分考核，即可获得结业证书和 IBM 数字徽章。

学习时长：5至6周，每周3至6小时

评分：4.7 分（满分 5 分）

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评价：这门课程信息量很大，讲解也非常好，很容易理解。很多复杂的概念都解释得很清楚，大大提升了我的编程技能和自信心。——RC

2. Python 应用机器学习（Coursera）

这门综合课程采用实践方法，讲解基础术语和概念背后的技术。课程伊始会介绍数据维度、聚类方法以及如何根据具体问题应用不同的预测建模方法。最后，课程还会回顾一些高级主题及其局限性。  如果您对精通机器学习感兴趣，不妨查看我们整理的机器学习课程合集。

主要优势-

• 了解统计模型和机器学习模型之间的区别。

• 跟随教程学习 scikit 工具包。

• 确定数据集的特征，并决定采用哪种技术。

• 使用 Python 编写高效代码来分析挑战并设计合适的功能。

• 该项目可以免费旁听，认证则需额外付费。

时长：24小时，每周8小时

评分：4.6 分（满分 5 分）

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评价：课程结构非常清晰，而且非常有趣！它让我想要从事机器学习方面的工作。我最初只是想学习编程，并没有明确的目标，现在我有了，谢谢！——FL

3. Python 数据科学与机器学习训练营（Udemy）

如果您具备一定的编程经验，并希望运用这些知识成为一名数据科学家，那么本课程将为您提供指导。在课程中，您将学习如何分析和可视化数据，以及如何使用 Python 实现机器学习算法。课程结束后，您将具备申请理想工作或考取更高阶认证的资格。

主要优势-

• 熟悉 Pandas、SciKit-Learn、Seaborn 等工具和软件。

• 涵盖自然语言处理、神经网络、回归、绘图等主题。

• 每个视频都配有代码注释，帮助您深入了解主题。

• 149 节讲座 + 10 篇文章 + 4 个可下载资源 + 终身访问权限

• 以实惠的价格报名参加课程。

时长：22.5 小时

评分：4.5 分（满分 5 分）

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评价：课程涵盖了大部分主题，讲解深度适中。每个概念都配有实际案例，便于理解。但并未深入探讨所有细节。总的来说，对于希望了解数据科学各个方面应用性入门知识的人来说，这是一门很棒的课程。——Shobhit Kulshreshtha

4.使用 Python 进行机器学习（DataCamp）

本课程主要面向初学者，简要概述了人工智能领域最热门的分支之一。您将首先学习如何基于数据集构建预测模型、进行数据分类，并培养创新思维以实时解决问题。完成这些课程后，您将拥有扎实的基础，从而更有信心参加高级课程并掌握市场所需的技能。如果您感兴趣，不妨也了解一下R 语言编程认证。

主要优势-

• 互动式课堂让学习成为一种乐趣。

• 不断学习最新技术，利用相关工具创建解决方案。

• 向导师学习最佳实践和建议，并将它们融入到你的发展过程中。

• 该赛道共包含 5 个难度递增的赛道。

• 在试用期内免费体验课程，看看是否适合您的学习方式。

时长：20 小时

评分：4.5 分（满分 5 分）

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5.机器学习入门（Udacity）

机器学习无疑是发展最快的领域之一，但对于初学者来说，要掌握这方面的知识确实令人望而生畏。本纳米学位课程旨在引导您逐步完成整个学习过程，从数据处理和分析到算法实现，全程指导。为了充分利用课程内容，我们建议您具备中级 Python 编程经验。

主要优势-

• 所有模块之后都设有实践项目，让您有机会整合和应用所学理论。

• 在整个课程中，你将接受为你安排的一对一导师的指导。

• 提供各种辅导课程，帮助您进行面试准备及其他方面的提升。

• 学习计划是根据你的日常生活安排量身定制的。

• 加入学生社区，与同伴互动交流，交换想法。

时长：3个月，每周10小时

评分：4.5 分（满分 5 分）

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以上就是网上最优质的 5 个 Python 机器学习教程、课程、培训和认证资源。希望您能找到所需内容。祝您学习愉快！