Learn ML With Python Offline
Conține anunțuri
10 K+
Descărcări
Toți
info
Despre aplicație
Această aplicație GRATUITĂ vă va ajuta să înțelegeți corect ML With Python Tutorial și vă va învăța cum să începeți să codificați folosind ML With Python. Aici acoperim aproape toate Clasele, Funcțiile, Bibliotecile, atributele, referințele. Tutorialul secvenţial vă informează de la nivelul de bază la cel avansat.
Acest „Tutorial ML cu Python” este util pentru studenți să învețe codificarea pas cu pas, de la nivelul de bază la cel avansat.
***CARACTERISTICI***
* Gratuit
* Programare ușor de învățat
* ML cu Python Basic
* ML cu Python Advance
* ML cu Python orientat pe obiecte
* Tutorial ML cu Python Offline
***LECTII***
Tutorial de bază ML cu Python
Ecosistemul Python
Metode de învățare automată
Încărcarea datelor pentru proiecte ML
Înțelegerea datelor cu statistici
Înțelegerea datelor cu vizualizare
Pregătirea datelor
Selectarea caracteristicilor de date
Introducere
Regresie logistică
Suport Vector Machine (SVM)
Arborele de decizie
Bayes naiv
Pădurea aleatorie
Prezentare generală
Regresie liniara
Prezentare generală
Algoritmul K-Means
Algoritmul de schimbare medie
Clustering ierarhic
Găsirea celor mai apropiați vecini
Valori de performanță
Fluxuri de lucru automate
Îmbunătățirea performanței modelelor ML
Disclaimer:
Tot conținutul din această aplicație nu este marca noastră comercială. Primim conținutul doar din motorul de căutare și site-ul web. Vă rugăm să-mi spuneți dacă conținutul dvs. original dorește să fie eliminat din aplicația noastră.
Suntem mereu aici pentru a vă ajuta.
Acest „Tutorial ML cu Python” este util pentru studenți să învețe codificarea pas cu pas, de la nivelul de bază la cel avansat.
***CARACTERISTICI***
* Gratuit
* Programare ușor de învățat
* ML cu Python Basic
* ML cu Python Advance
* ML cu Python orientat pe obiecte
* Tutorial ML cu Python Offline
***LECTII***
Tutorial de bază ML cu Python
Ecosistemul Python
Metode de învățare automată
Încărcarea datelor pentru proiecte ML
Înțelegerea datelor cu statistici
Înțelegerea datelor cu vizualizare
Pregătirea datelor
Selectarea caracteristicilor de date
Introducere
Regresie logistică
Suport Vector Machine (SVM)
Arborele de decizie
Bayes naiv
Pădurea aleatorie
Prezentare generală
Regresie liniara
Prezentare generală
Algoritmul K-Means
Algoritmul de schimbare medie
Clustering ierarhic
Găsirea celor mai apropiați vecini
Valori de performanță
Fluxuri de lucru automate
Îmbunătățirea performanței modelelor ML
Disclaimer:
Tot conținutul din această aplicație nu este marca noastră comercială. Primim conținutul doar din motorul de căutare și site-ul web. Vă rugăm să-mi spuneți dacă conținutul dvs. original dorește să fie eliminat din aplicația noastră.
Suntem mereu aici pentru a vă ajuta.
Ultima actualizare
Siguranța începe cu înțelegerea modului în care dezvoltatorii îți colectează și trimit datele. Practicile de securitate și confidențialitate a datelor pot varia în funcție de modul de utilizare, de regiune și de vârsta ta. Dezvoltatorul a oferit aceste informații și le poate actualiza în timp.
Nu sunt trimise date terțelor părți
Află mai multe despre cum declară dezvoltatorii trimiterea
Nu au fost colectate date
Află mai multe despre cum declară dezvoltatorii colectarea
Noutăți
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
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
Asistență pentru aplicație
phone
Număr de telefon
+917984194154
Despre dezvoltator
Karan Yogeshbhai Ponda
karanponda007@gmail.com
India
undefined
