Learn ML With Python Offline

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Sobre este app

Este aplicativo GRATUITO irá ajudá-lo a entender o Tutorial de ML com Python corretamente e ensiná-lo sobre como começar a codificar usando ML com Python. Aqui estamos cobrindo quase todas as classes, funções, bibliotecas, atributos, referências. O tutorial sequencial permite que você saiba do nível básico ao avançado.

Este "Tutorial de ML com Python" é útil para os alunos aprenderem codificação passo a passo, do nível básico ao avançado.

***RECURSOS***
* GRATUITO DE CUSTO
* Programação fácil de aprender
* ML Com Python Básico
* ML com Python Advance
* ML Com Python Orientado a Objetos
* Tutorial offline de ML com Python



***AULAS***
Tutorial básico de ML com Python

Ecossistema Python
Métodos para aprendizado de máquina
Carregamento de dados para projetos de ML
Noções básicas sobre dados com estatísticas
Entendendo dados com visualização

Preparando dados
Seleção de recursos de dados
Introdução
Regressão Logística
Máquina de vetores de suporte (SVM)

Árvore de decisão
Baías ingénuas
Floresta Aleatória
Visão geral

Regressão linear
Visão geral
Algoritmo K-Means
Algoritmo de deslocamento médio
Agrupamento hierárquico

Encontrando os vizinhos mais próximos
Métricas de desempenho
Fluxos de trabalho automáticos
Melhorar o desempenho dos modelos de ML





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Nós sempre estaremos aqui para te ajudar.
Atualizado em
6 de out. de 2022

Segurança dos dados

Sua segurança começa quando você entende como os desenvolvedores coletam e compartilham seus dados. As práticas de segurança e privacidade de dados podem variar de acordo com o uso, a região e a idade. O desenvolvedor forneceu as informações a seguir, que podem ser atualizadas ao longo do tempo.
Os dados não são compartilhados com terceiros
Saiba mais sobre como os desenvolvedores declaram o compartilhamento
Nenhum dado foi coletado
Saiba mais sobre como os desenvolvedores declaram a coleta

O que há de novo

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