Learn ML With Python Offline

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앱 정보

이 무료 앱은 ML With Python 튜토리얼을 올바르게 이해하는 데 도움이 되고 ML With Python을 사용하여 코딩을 시작하는 방법을 알려줍니다. 여기서는 거의 모든 클래스, 함수, 라이브러리, 속성, 참조를 다룹니다. 순차 튜토리얼은 기초부터 고급까지 알려줍니다.

이 "ML With Python Tutorial"은 학생들이 기초 단계에서 고급 단계까지 코딩을 단계별로 배우는 데 도움이 됩니다.

***특징***
* 비용 무료
* 배우기 쉬운 프로그래밍
* Python 기본을 사용한 ML
* Python Advance를 사용한 ML
* Python 객체 지향 ML
* Python 오프라인 자습서를 사용한 ML



***강의***
Python 기본 자습서를 사용한 ML

파이썬 생태계
기계 학습 방법
ML 프로젝트에 대한 데이터 로드
통계로 데이터 이해하기
시각화로 데이터 이해하기

데이터 준비
데이터 기능 선택
소개
로지스틱 회귀
서포트 벡터 머신(SVM)

의사결정나무
나이브 베이즈
랜덤 포레스트
개요

선형 회귀
개요
K-평균 알고리즘
평균 이동 알고리즘
계층적 클러스터링

가장 가까운 이웃 찾기
성능 지표
자동 워크플로
ML 모델의 성능 향상





면책 조항:
이 응용 프로그램의 모든 콘텐츠는 당사의 상표가 아닙니다. 우리는 검색 엔진과 웹 사이트에서만 콘텐츠를 가져옵니다. 귀하의 원본 콘텐츠를 당사 애플리케이션에서 제거하고 싶다면 알려주시기 바랍니다.

우리는 항상 당신을 돕기 위해 여기 있습니다.
업데이트 날짜
2022. 10. 6.

데이터 보안

보안은 개발자가 데이터를 수집 및 공유하는 방식을 파악하는 것에서 시작됩니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 관행은 사용자의 앱 사용, 지역, 연령에 따라 다를 수 있습니다. 다음은 개발자가 제공한 정보이며 추후 업데이트될 수 있습니다.
제3자와 공유되는 데이터 없음
개발자가 어떻게 공유를 선언하는지 자세히 알아보세요.
수집된 데이터가 없습니다.
개발자가 어떻게 수집을 선언하는지 자세히 알아보세요.

새로운 기능

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