Learn ML With Python Offline

يتضمن إعلانات
+10 ألف
عملية تنزيل
تقييم المحتوى
الجميع
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة
صورة لقطة الشاشة

لمحة عن هذا التطبيق

سيساعدك هذا التطبيق المجاني على فهم ML With Python Tutorial بشكل صحيح ويعلمك كيفية بدء الترميز باستخدام ML With Python. نحن هنا نغطي جميع الفئات والوظائف والمكتبات والسمات والمراجع تقريبًا. يتيح لك البرنامج التعليمي المتسلسل معرفة المستوى الأساسي إلى المستوى المتقدم.

هذا "ML With Python Tutorial" مفيد للطلاب لتعلم الترميز خطوة بخطوة من المستوى الأساسي إلى المستوى المتقدم.

***الميزات***
* بدون تكلفة
* من السهل تعلم البرمجة
* ML مع Python Basic
* ML مع Python Advance
* ML مع كائن Python
* ML مع Python Offline Tutorial



*** الدروس ***
ML مع دروس بايثون الأساسية

نظام بايثون البيئي
طرق التعلم الآلي
تحميل البيانات لمشاريع ML
فهم البيانات مع الإحصاء
فهم البيانات مع التصور

تحضير البيانات
اختيار ميزة البيانات
مقدمة
الانحدار اللوجستي
دعم آلة المتجهات (SVM)

شجرة القرار
نايف بايز
غابة عشوائية
ملخص

الانحدارالخطي
ملخص
خوارزمية K-Means
يعني خوارزمية التحول
المجموعات الهرمية

البحث عن أقرب الجيران
مقاييس الأداء
سير العمل التلقائي
تحسين أداء نماذج ML





تنصل :
كل المحتوى في هذا التطبيق ليس علامتنا التجارية. نحصل فقط على المحتوى من محرك البحث والموقع الإلكتروني. يرجى إعلامي إذا كان المحتوى الأصلي الخاص بك يريد إزالته من تطبيقنا.

نحن دائما هنا لمساعدتك.
تاريخ التحديث
06‏/10‏/2022

أمان البيانات

يبدأ الحفاظ على أمان بياناتك بفهم الطريقة التي يتّبعها مطوِّرو التطبيقات لجمع بياناتك ومشاركتها. قد تختلف خصوصية البيانات وممارسات الأمان حسب كيفية استخدامك للتطبيق ومنطقتك وعمرك. يوفّر مطوِّر التطبيقات هذه المعلومات وقد يعدِّلها بمرور الوقت.
لا تتم مشاركة أيّ بيانات مع جهات خارجية.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى مشاركة بيانات المستخدمين
لم يتم تجميع أي بيانات.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى جمع بيانات المستخدمين

أحدث الميزات

Decision Tree
Naïve Bayes
Random Forest

Linear Regression
K-Means Algorithm
Mean Shift Algorithm
Hierarchical Clustering

Finding Nearest Neighbors
Performance Metrics
Automatic Workflows
Improving Performance of ML Models