Learn ML With Python Offline

Есть реклама
10 тыс.+
(количество скачиваний)
Возрастные ограничения
Для всех
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот

Описание

Это БЕСПЛАТНОЕ приложение поможет вам правильно понять ML With Python Tutorial и научит вас тому, как начать кодирование с помощью ML With Python. Здесь мы охватываем почти все классы, функции, библиотеки, атрибуты, ссылки. Последовательный учебник позволит вам узнать от базового до продвинутого уровня.

Это «Учебное пособие по ML с Python» полезно для студентов, которые шаг за шагом изучают кодирование от базового до продвинутого уровня.

***ОСОБЕННОСТИ***
* Бесплатный
* Легко научиться программировать
* ML с Python Basic
* Машинное обучение с помощью Python Advance
* ML с объектно-ориентированным Python
* ML с Python Offline Tutorial



***УРОКИ***
ML с базовым руководством по Python

Экосистема Python
Методы машинного обучения
Загрузка данных для проектов ML
Понимание данных со статистикой
Понимание данных с визуализацией

Подготовка данных
Выбор характеристик данных
Введение
Логистическая регрессия
Машина опорных векторов (SVM)

Древо решений
Наивный байесовский
Случайный лес
Обзор

Линейная регрессия
Обзор
Алгоритм K-средних
Алгоритм среднего сдвига
Иерархическая кластеризация

Поиск ближайших соседей
Показатели эффективности
Автоматические рабочие процессы
Повышение производительности моделей машинного обучения





Отказ от ответственности:
Весь контент в этом приложении не является нашей торговой маркой. Мы получаем контент только из поисковой системы и веб-сайта. Пожалуйста, дайте мне знать, если ваш исходный контент нужно удалить из нашего приложения.

Мы всегда здесь, чтобы помочь вам.
Последнее обновление
6 окт. 2022 г.

Безопасность данных

Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Данные не передаются третьим сторонам.
Данные не собираются

Новое в приложении

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