Learn ML With Python Offline

آگهی دارد
+۱۰ هزار
بارگیری‌ها
رده‌بندی محتوا
مناسب برای همه
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت

درباره این برنامه

این برنامه رایگان به شما کمک می کند تا آموزش ML With Python را به درستی درک کنید و نحوه شروع کدنویسی با استفاده از ML with Python را به شما آموزش می دهد. در اینجا ما تقریباً تمام کلاس ها، توابع، کتابخانه ها، ویژگی ها، مراجع را پوشش می دهیم. آموزش متوالی به شما از سطح مقدماتی تا پیشرفته اطلاع می دهد.

این "آموزش ML با پایتون" برای دانش آموزان مفید است تا گام به گام کدنویسی را از سطح مقدماتی تا پیشرفته یاد بگیرند.

***امکانات***
* بدون هزینه
* یادگیری برنامه نویسی آسان است
* ML با پایتون پایه
* ML با Python Advance
* ML با پایتون شی گرا
* آموزش آفلاین ML With Python



***درس ها***
آموزش پایه ML با پایتون

اکوسیستم پایتون
روش‌های یادگیری ماشینی
بارگذاری داده ها برای پروژه های ML
درک داده ها با آمار
درک داده ها با تجسم

آماده سازی داده ها
انتخاب ویژگی داده
مقدمه
رگرسیون لجستیک
ماشین بردار پشتیبانی (SVM)

درخت تصمیم
بیز ساده لوح
جنگل تصادفی
بررسی اجمالی

رگرسیون خطی
بررسی اجمالی
الگوریتم K-Means
الگوریتم تغییر میانگین
خوشه بندی سلسله مراتبی

پیدا کردن نزدیکترین همسایه ها
معیارهای عملکرد
گردش کار خودکار
بهبود عملکرد مدل های ML





سلب مسئولیت :
تمام محتوای این برنامه علامت تجاری ما نیست. ما فقط محتوا را از موتور جستجو و وب سایت دریافت می کنیم. لطفاً اگر محتوای اصلی شما می‌خواهد از برنامه ما حذف شود، به من اطلاع دهید.

ما همیشه برای کمک به شما اینجا هستیم.
تاریخ به‌روزرسانی
۱۴ مهر ۱۴۰۱

ایمنی داده

ایمنی با درک اینکه توسعه‌دهندگان چگونه داده‌های شما را جمع‌آوری و هم‌رسانی می‌کنند شروع می‌شود. شیوه‌های حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌ها ممکن است براساس استفاده، منطقه، و سن شما متفاوت باشد. توسعه‌دهنده این اطلاعات را ارائه کرده است و ممکن است آن را درطول زمان به‌روزرسانی کند.
هیچ داده‌ای با اشخاص ثالث هم‌رسانی نمی‌شود
درباره نحوه اعلام هم‌رسانی داده‌ها توسط توسعه‌دهندگان بیشتر بدانید
هیچ داده‌ای جمع‌آوری نمی‌شود
درباره نحوه اعلام جمع‌آوری داده‌ها توسط توسعه‌دهندگان بیشتر بدانید

تازه‌ها

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