Learn ML With Python Offline

āĻāϤ⧇ āĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāĻĒāύ āϰāϝāĻŧ⧇āϛ⧇
ā§§ā§Ļ āĻšāĻž+
āĻĄāĻžāωāύāϞ⧋āĻĄ
āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀āϰ āϰ⧇āϟāĻŋāĻ‚
āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āϕ⧇
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ

āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇

āĻāχ āĻŦāĻŋāύāĻžāĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝ⧇āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāϟāĻŋ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻāĻŽāĻāϞ āωāχāĻĨ āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞāϟāĻŋ āϏāĻ āĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŦ⧁āĻāϤ⧇ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰāĻŦ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻāĻŽāĻāϞ āωāχāĻĨ āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āϕ⧋āĻĄāĻŋāĻ‚ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰāĻŦ⧇āύ āϏ⧇ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻļ⧇āĻ–āĻžāĻŦ⧇āĨ¤ āĻāĻ–āĻžāύ⧇ āφāĻŽāϰāĻž āĻĒā§āϰāĻžāϝāĻŧ āϏāĻŦ āĻ•ā§āϞāĻžāϏ, āĻĢāĻžāĻ‚āĻļāύ, āϞāĻžāχāĻŦā§āϰ⧇āϰāĻŋ, āĻ…ā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻŦāĻŋāωāϟ, āϰ⧇āĻĢāĻžāϰ⧇āĻ¨ā§āϏ āĻ•āĻ­āĻžāϰ āĻ•āϰāĻ›āĻŋāĨ¤ āĻ…āύ⧁āĻ•ā§āϰāĻŽāĻŋāĻ• āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻŽā§ŒāϞāĻŋāĻ• āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻ…āĻ—ā§āϰāĻŋāĻŽ āĻ¸ā§āϤāϰ āĻĒāĻ°ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āϜāĻžāύāĻžāĻŦ⧇āĨ¤

āĻāχ "āĻāĻŽāĻāϞ āωāχāĻĨ āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ" āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āĻĻ⧇āϰ āĻŽā§ŒāϞāĻŋāĻ• āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻ…āĻ—ā§āϰāĻŋāĻŽ āĻ¸ā§āϤāϰ⧇ āϧāĻžāĻĒ⧇ āϧāĻžāĻĒ⧇ āϕ⧋āĻĄāĻŋāĻ‚ āĻļāĻŋāĻ–āϤ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāĻ•āĨ¤

*** āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ ***
* āĻŦāĻŋāύāĻžāĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝ⧇
* āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāĻŋāĻ‚ āĻļāĻŋāĻ–āϤ⧇ āϏāĻšāϜ
* ML āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻŦ⧇āϏāĻŋāϕ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇
* ML āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĄāĻ­āĻžāĻ¨ā§āϏ āϏāĻš
* ML āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻ…āĻŦāĻœā§‡āĻ•ā§āϟ āĻ“āϰāĻŋāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āĻŸā§‡āĻĄ āϏāĻš
* ML āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻ…āĻĢāϞāĻžāχāύ āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āϏāĻš



***āĻĒāĻžāĻ **
āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āĻŦ⧇āϏāĻŋāĻ• āϟāĻŋāωāĻŸā§‹āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āϏāĻš āĻāĻŽāĻāϞ

āĻĒāĻžāχāĻĨāύ āχāϕ⧋āϏāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‡āĻŽ
āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ
ML āĻĒā§āϰāĻ•āĻ˛ā§āĻĒ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĄā§‡āϟāĻž āϞ⧋āĻĄ āĻšāĻšā§āϛ⧇
āĻĒāϰāĻŋāϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāύ āϏāĻš āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŦā§‹āĻāĻž
āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞāĻžāχāĻœā§‡āĻļāύ āϏāĻš āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŦā§‹āĻāĻž

āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤ āĻ•āϰāĻž āĻšāĻšā§āϛ⧇
āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŦāĻžāϚāύ
āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž
āĻĒāĻŖā§āϝ āϏāϰāĻŦāϰāĻžāĻš āϏāĻ‚āĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ
āϏāĻŽāĻ°ā§āĻĨāύ āϭ⧇āĻ•ā§āϟāϰ āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ (SVM)

āϏāĻŋāĻĻā§āϧāĻžāĻ¨ā§āϤ āĻ—āĻžāĻ›
āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ­ āĻŦ⧇āχāϏ
āĻāϞ⧋āĻŽā§‡āϞ⧋ āĻŦāύ
āĻ“āĻ­āĻžāϰāĻ­āĻŋāω

āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āϰāĻŋāĻ—ā§āϰ⧇āĻļāύ
āĻ“āĻ­āĻžāϰāĻ­āĻŋāω
K- āĻŽāĻžāύ⧇ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—āϰāĻŋāĻĻāĻŽ
āĻ—āĻĄāĻŧ āĻļāĻŋāĻĢāϟ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—āϰāĻŋāĻĻāĻŽ
āĻšāĻžāϝāĻŧāĻžāϰāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻŋāĻ•ā§āϝāĻžāϞ āĻ•ā§āϞāĻžāĻ¸ā§āϟāĻžāϰāĻŋāĻ‚

āύāĻŋāĻ•āϟāϤāĻŽ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻŦ⧇āĻļā§€ āĻ–ā§‹āρāϜāĻž
āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ⧇āϰ āĻŽāĻžāύ
āĻ¸ā§āĻŦāϝāĻŧāĻ‚āĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧ āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻĒā§āϰāĻŦāĻžāĻš
āĻāĻŽāĻāϞ āĻŽāĻĄā§‡āϞ⧇āϰ āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āωāĻ¨ā§āύāϤ āĻ•āϰāĻž





āĻĻāĻžāĻŦāĻŋāĻ¤ā§āϝāĻžāĻ—:
āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āĻļāύ⧇āϰ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϤ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁ āφāĻŽāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻŸā§āϰ⧇āĻĄāĻŽāĻžāĻ°ā§āĻ• āύāϝāĻŧāĨ¤ āφāĻŽāϰāĻž āĻļ⧁āϧ⧁āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ āϏāĻžāĻ°ā§āϚ āχāĻžā§āϜāĻŋāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ“āϝāĻŧ⧇āĻŦāϏāĻžāχāϟ āĻĨ⧇āϕ⧇ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāĻŦāĻ¸ā§āϤ⧁ āĻĒāĻžāχāĨ¤ āφāĻĒāύāĻžāϰ āφāϏāϞ āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀ āφāĻŽāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āĻļāύ āĻĨ⧇āϕ⧇ āϏāϰāĻžāϤ⧇ āϚāĻžāχāϞ⧇ āĻĻāϝāĻŧāĻž āĻ•āϰ⧇ āφāĻŽāĻžāϕ⧇ āϜāĻžāύāĻžāύāĨ¤

āφāĻŽāϰāĻž āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϏāĻŦāϏāĻŽāϝāĻŧ āĻāĻ–āĻžāύ⧇ āφāĻ›āĻŋ.
āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāĻž āĻšā§Ÿā§‡āϛ⧇
ā§Ŧ āĻ…āĻ•ā§āĻŸā§‹, ⧍ā§Ļ⧍⧍

āĻĄā§‡āϟāĻž āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž

āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻāĻŦāĻ‚ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āϤāĻž āĻĨ⧇āϕ⧇āχ āύāĻŋāϰāĻžāĻĒāĻ¤ā§āϤāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰāĻž āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ, āϕ⧋āύ āĻ…āĻžā§āϚāϞ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšāĻšā§āϛ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āϰ āĻŦ⧟āϏ⧇āϰ āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāϤ⧇ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻ—ā§‹āĻĒāĻ¨ā§€ā§ŸāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āφāϞāĻžāĻĻāĻž āĻšāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āĻāχ āϤāĻĨā§āϝ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āϛ⧇āύ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻŽā§Ÿā§‡āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϤāĻž āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤
āϕ⧋āύāĻ“ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĨāĻžāĻ°ā§āĻĄ-āĻĒāĻžāĻ°ā§āϟāĻŋāϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāύāĻŋ
āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ•āĻĨāĻž āĻ˜ā§‹āώāĻŖāĻž āĻ•āϰ⧇āύ āϏ⧇āχ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ
āϕ⧋āύāĻ“ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāύāĻŋ
āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰāϰāĻž āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ•āĻĨāĻž āĻ˜ā§‹āώāĻŖāĻž āĻ•āϰ⧇āύ āϏ⧇āχ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ

āύāϤ⧁āύ āϕ⧀ āφāϛ⧇

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

āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āϏāĻšāĻžā§ŸāϤāĻž

āĻĢā§‹āύ āύāĻŽā§āĻŦāϰ
+917984194154
āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇
Karan Yogeshbhai Ponda
karanponda007@gmail.com
India
undefined

Incognito Inventions-āĻāϰ āĻĨ⧇āϕ⧇ āφāϰāĻ“