Learn ML With Python Offline

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Información de la aplicación

Esta aplicación GRATUITA lo ayudará a comprender el Tutorial de ML con Python correctamente y le enseñará cómo comenzar a codificar usando ML con Python. Aquí estamos cubriendo casi todas las Clases, Funciones, Bibliotecas, atributos, referencias. El tutorial secuencial le permite saber desde el nivel básico hasta el avanzado.

Este "Tutorial de ML con Python" es útil para que los estudiantes aprendan a programar paso a paso, desde el nivel básico hasta el avanzado.

***CARACTERISTICAS***
* Libre de costo
* Programación fácil de aprender
* ML con Python básico
* Aprendizaje automático con Python Advance
* ML con Python orientado a objetos
* Tutorial sin conexión de ML con Python



***LECCIONES***
Tutorial básico de aprendizaje automático con Python

Ecosistema de Python
Métodos para el aprendizaje automático
Carga de datos para proyectos de ML
Comprensión de datos con estadísticas
Comprender los datos con visualización

Preparación de datos
Selección de características de datos
Introducción
Regresión logística
Máquina de vectores de soporte (SVM)

Árbol de decisión
bayesiana ingenua
Bosque aleatorio
Visión general

Regresión lineal
Visión general
Algoritmo de K-Means
Algoritmo de desplazamiento medio
Agrupación jerárquica

Encontrar vecinos más cercanos
Métricas de rendimiento
Flujos de trabajo automáticos
Mejora del rendimiento de los modelos de ML





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Última actualización
6 oct 2022

Seguridad de los datos

La seguridad empieza por entender cómo recogen y comparten tus datos los desarrolladores. Las prácticas de privacidad y seguridad de los datos pueden variar en función de tu uso de la aplicación, el territorio donde la uses y tu edad. El desarrollador ha proporcionado esta información y puede actualizarla con el tiempo.
No se comparten datos con terceros
Más información sobre cómo los desarrolladores declaran lo que comparten
No se recogen datos
Más información sobre cómo los desarrolladores declaran lo que recogen

Novedades

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