Learn ML With Python Offline

Contén anuncios
10.000+
Descargas
Clasificación de contido
Todos
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla
Imaxe de captura de pantalla

Acerca desta aplicación

Esta aplicación GRATIS axudarache a comprender correctamente o titorial de ML con Python e ensinarache como comezar a codificar usando ML con Python. Aquí estamos cubrindo case todas as clases, funcións, bibliotecas, atributos, referencias. O titorial secuencial permíteche saber desde o nivel básico ata o avanzado.

Este "Tutorial de ML con Python" é útil para que os estudantes aprendan a codificación paso a paso desde o nivel básico ata o avanzado.

***CARACTERÍSTICAS***
* LIBRE de custo
* Programación fácil de aprender
* ML con Python Basic
* ML con Python Advance
* ML con Python orientado a obxectos
* Tutorial de ML con Python offline



***CLASES***
Tutorial básico de ML con Python

Ecosistema Python
Métodos para a aprendizaxe automática
Carga de datos para proxectos de ML
Comprender os datos coa estatística
Comprender os datos coa visualización

Preparación de datos
Selección de características de datos
Introdución
Regresión loxística
Máquina vectorial de soporte (SVM)

Árbore de decisión
Bayes inxenuo
Bosque aleatorio
Visión xeral

Regresión lineal
Visión xeral
Algoritmo K-Means
Algoritmo de desprazamento medio
Clúster xerárquico

Buscar veciños máis próximos
Métricas de rendemento
Fluxos de traballo automáticos
Mellora do rendemento dos modelos ML





Exención de responsabilidade:
Todo o contido desta aplicación non é a nosa marca rexistrada. Só recibimos o contido do buscador e do sitio web. Avísame se o teu contido orixinal queres eliminar da nosa aplicación.

Sempre estamos aquí para axudarche.
Última actualización
6 de out. de 2022

Seguranza dos datos

A seguranza pasa por entender como recompilan e comparten os teus datos os programadores. As prácticas relacionadas coa seguranza e a privacidade dos datos utilizadas poden variar en función do uso, a rexión e a idade. O programador facilitou esta información e pode modificala co paso do tempo.
Non se comparten datos con terceiros
Máis información sobre como fan os programadores declaracións acerca dos datos que comparten
Non se recompila ningún dato
Máis información sobre como fan os programadores declaracións acerca da recompilación de datos

Novidades

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