Learn ML With Python Offline

Жарнамалар бар
10 миң+
жолу жүктөлүп алынды
Мазмун рейтинги
Баары
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү
Скриншоттун сүрөтү

Колдонмо тууралуу

Бул АКЫСЫЗ колдонмо сизге Python менен ML үйрөткүчүн туура түшүнүүгө жардам берет жана Python менен MLди кантип коддоону баштоону үйрөтөт. Бул жерде биз дээрлик бардык класстарды, функцияларды, китепканаларды, атрибуттарды, шилтемелерди камтыйт. Ырааттуу окуу куралы сизге негизги денгээлден алдыңкы деңгээлге чейин билүүгө мүмкүндүк берет.

Бул "ML With Python Tutorial" студенттерге коддоону этап-этабы менен негизги денгээлден жогорку деңгээлге чейин үйрөнүүгө жардам берет.

***ӨЗГӨЧӨЛҮКТӨРҮ***
* АКЫСЫЗ
* Программалоону үйрөнүү оңой
* Python Basic менен ML
* Python Advance менен ML
* Python объектиге багытталган ML
* Python оффлайн окуу куралы менен ML



***Сабактар***
Python негизги окуу куралы менен ML

Python экосистемасы
Машиналарды үйрөнүү методдору
ML долбоорлору үчүн маалыматтарды жүктөө
Статистика менен маалыматтарды түшүнүү
Визуализация менен маалыматтарды түшүнүү

Маалыматтарды даярдоо
Маалымат өзгөчөлүгүн тандоо
Киришүү
Логистикалык регрессия
Колдоо вектордук машина (SVM)

Чечим дарагы
Naive Bayes
Random Forest
Обзор

Сызыктуу регрессия
Обзор
K-Means Algorithm
Орточо жылыш алгоритми
Иерархиялык кластерлөө

Жакынкы кошуналарды табуу
Performance Metrics
Автоматтык иш процесстери
ML моделдеринин натыйжалуулугун жогорулатуу





Жоопкерчиликтен баш тартуу:
Бул колдонмодогу бардык мазмун биздин соода маркасы эмес. Биз мазмунду издөө системасынан жана веб-сайттан гана алабыз. Сураныч, оригиналдуу мазмунуңуз биздин колдонмодон алып салгыңыз келсе, мага кабарлаңыз.

Биз сизге жардам берүү үчүн ар дайым ушул жердебиз.
Качан жаңырды
2022-ж., 6-окт.

Маалыматтардын коопсуздугу

Коопсуздук дегенде колдонмонун маалыматты кантип топтоп, аны үчүнчү тараптар менен кантип бөлүшө турганын түшүнүү керек. Маалыматтардын купуялыгы жана коопсуздугу колдонмоңуздун иштетилишине, жүргөн аймагыңызга жана курагыңызга жараша болот. Маалыматты иштеп чыгуучу берип, маал-маалы менен жаңырып турат.
Үчүнчү тараптар менен маалымат бөлүшүлбөйт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын бөлүшүлүшү жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Маалымат топтолбойт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын топтолушу жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз

Эмне жаңылык

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