Learn ML With Python Offline

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À propos de cette appli

Cette application GRATUITE vous aidera à comprendre correctement le didacticiel ML With Python et vous apprendra comment commencer à coder à l'aide de ML With Python. Ici, nous couvrons presque toutes les classes, fonctions, bibliothèques, attributs, références. Le didacticiel séquentiel vous permet de savoir du niveau de base au niveau avancé.

Ce "ML With Python Tutorial" est utile pour que les étudiants apprennent le codage étape par étape, du niveau de base au niveau avancé.

***CARACTÉRISTIQUES***
* Gratuit
* Programmation facile à apprendre
* ML avec Python Basic
* ML avec Python Advance
* ML avec Python orienté objet
* ML avec le didacticiel hors ligne Python



***COURS***
ML avec Python Tutoriel de base

Écosystème Python
Méthodes d'apprentissage automatique
Chargement de données pour les projets ML
Comprendre les données avec les statistiques
Comprendre les données avec la visualisation

Préparation des données
Sélection des fonctionnalités de données
Introduction
Régression logistique
Machine à vecteur de support (SVM)

Arbre de décision
Bayes naïf
Forêt aléatoire
Aperçu

Régression linéaire
Aperçu
Algorithme K-Means
Algorithme de décalage moyen
Classification hiérarchique

Trouver les voisins les plus proches
Indicateurs de performance
Flux de travail automatiques
Amélioration des performances des modèles ML





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Dernière mise à jour :
6 oct. 2022

Sécurité des données

La sécurité consiste d'abord à comprendre comment les développeurs collectent et partagent vos données. Les pratiques en matière de confidentialité et de sécurité des données peuvent varier selon votre utilisation, votre région et votre âge. Le développeur a fourni ces renseignements et peut les mettre à jour au fil du temps.
Aucune donnée n'est partagée avec des tiers
En savoir plus à propos de la façon dont les développeurs déclarent le partage
Aucune donnée collectée
En savoir plus à propos de la façon dont les développeurs déclarent la collecte

Nouveautés

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