Learn ML With Python Offline

Hirdetéseket tartalmaz
10 E+
letöltés
Tartalom besorolása
Korhatár nélküli
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép
Képernyőkép

Az alkalmazásról

Ez az INGYENES alkalmazás segít megérteni az ML With Python oktatóanyagot, és megtanítja Önnek, hogyan kezdje el a kódolást az ML használatával Pythonnal. Itt szinte minden osztályt, függvényt, könyvtárat, attribútumot, hivatkozást lefedünk. A szekvenciális oktatóanyag az alapszinttől a haladó szintig tájékoztatja Önt.

Ez az „ML With Python Tutorial” segítséget nyújt a diákok számára, hogy lépésről lépésre tanulják meg a kódolást az alapszinttől a haladó szintig.

***JELLEMZŐK***
* Díjmentesen
* Könnyen megtanulható programozás
* ML Python Basic programmal
* ML Python Advance programmal
* ML Python objektum orientált
* ML Python offline bemutatóval



***LECKE***
ML Python Basic oktatóanyaggal

Python ökoszisztéma
A gépi tanulás módszerei
Adatbetöltés ML projektekhez
Adatok megértése statisztikákkal
Adatok megértése vizualizációval

Adatok előkészítése
Adatszolgáltatás kiválasztása
Bevezetés
Logisztikus regresszió
Támogatja a vektorgépet (SVM)

Döntési fa
Naiv Bayes
Random Forest
Áttekintés

Lineáris regresszió
Áttekintés
K-Means algoritmus
Átlageltolási algoritmus
Hierarchikus klaszterezés

Legközelebbi szomszédok keresése
Teljesítmény adatok
Automatikus munkafolyamatok
Az ML modellek teljesítményének javítása





Jogi nyilatkozat:
Az alkalmazásban található összes tartalom nem a mi védjegyünk. Csak a keresőmotorból és a webhelyről kapjuk meg a tartalmat. Kérem, tudassa velem, ha az eredeti tartalmat el kívánja távolítani az alkalmazásunkból.

Mindig itt vagyunk, hogy segítsünk.
Frissítve:
2022. okt. 6.

Adatbiztonság

A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a megosztást
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést

Újdonságok

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