Learn ML With Python Offline

Inniheldur auglýsingar
10 þ.+
Niðurhal
Efnisflokkun
Fyrir alla aldurshópa
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd
Skjámynd

Um þetta forrit

Þetta ÓKEYPIS app mun hjálpa þér að skilja ML With Python Tutorial almennilega og kenna þér hvernig á að byrja að kóða með því að nota ML With Python. Hér erum við að ná yfir næstum alla flokka, aðgerðir, bókasöfn, eiginleika, tilvísanir. Raðbundin kennsla lætur þig vita frá grunnstigi til framhaldsstigs.

Þetta „ML With Python Tutorial“ er gagnlegt fyrir nemendur að læra kóðun skref fyrir skref frá grunnstigi til framhaldsstigs.

***EIGINLEIKAR***
* FRJÁLS kostnaður
* Auðvelt að læra forritun
* ML Með Python Basic
* ML Með Python Advance
* ML Með Python Object oriented
* ML Með Python Offline Tutorial



***Kennslar***
ML Með Python Basic Tutorial

Python vistkerfi
Aðferðir við vélanám
Gagnahleðsla fyrir ML verkefni
Skilningur á gögnum með tölfræði
Skilningur á gögnum með sjónrænni

Undirbúningur gagna
Val á gagnaeiginleikum
Kynning
Logistic Regression
Stuðningur Vector Machine (SVM)

Ákvörðunartré
Barnlaus Bayes
Random Forest
Yfirlit

Línuleg aðhvarf
Yfirlit
K-Means reiknirit
Mean Shift Reiknirit
Stigveldisþyrping

Að finna nánustu nágranna
Árangursmælingar
Sjálfvirk vinnuflæði
Að bæta árangur ML líkana





Fyrirvari:
Allt efni í þessu forriti er ekki vörumerki okkar. Við fáum aðeins efnið frá leitarvél og vefsíðu. Vinsamlegast láttu mig vita ef upprunalega efnið þitt vill fjarlægja úr forritinu okkar.

Við erum alltaf hér til að hjálpa þér.
Uppfært
6. okt. 2022

Gagnaöryggi

Öryggi hefst með skilningi á því hvernig þróunaraðilar safna og deila gögnunum þínum. Persónuvernd gagna og öryggisráðstafanir geta verið breytilegar miðað við notkun, svæði og aldur notandans. Þetta eru upplýsingar frá þróunaraðilanum og viðkomandi kann að uppfæra þær með tímanum.
Engum gögnum deilt með þriðju aðilum
Nánar um yfirlýsingar þróunaraðila um deilingu gagna
Engum gögnum safnað
Nánar um yfirlýsingar þróunaraðila um gagnasöfnun

Nýjungar

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