Learn ML With Python Offline

Садржи огласе
10 хиљ.+
Преузимања
Оцена садржаја
Сви
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана
Слика снимка екрана

О овој апликацији

Ова БЕСПЛАТНА апликација ће вам помоћи да правилно разумете МЛ Витх Питхон Туториал и научиће вас како да почнете да кодирате користећи МЛ Витх Питхон. Овде покривамо скоро све класе, функције, библиотеке, атрибуте, референце. Секвенцијални водич вас обавештава од основног до напредног нивоа.

Овај „Водич за МЛ са Питхон-ом“ је од помоћи студентима да науче кодирање корак по корак од основног до напредног нивоа.

***КАРАКТЕРИСТИКЕ***
* Без трошкова
* Програмирање лако за учење
* МЛ са Питхон Басиц-ом
* МЛ са Питхон Адванце
* МЛ са Питхон објектно оријентисаним
* МЛ Витх Питхон Оффлине Туториал



***ЛЕКЦИЈЕ***
МЛ Витх Питхон Басиц Туториал

Питхон екосистем
Методе за машинско учење
Учитавање података за МЛ пројекте
Разумевање података са статистиком
Разумевање података помоћу визуелизације

Припрема података
Избор карактеристика података
Увод
Логистичка регресија
Подршка векторска машина (СВМ)

Децисион Трее
Наиве Баиес
Случајна шума
Преглед

Линеарна регресија
Преглед
К-Меанс алгоритам
Алгоритам средњег померања
Хијерархијско груписање

Проналажење најближих суседа
Показатеље учинка
Аутоматски токови посла
Побољшање перформанси МЛ модела





Одрицање од одговорности:
Сав садржај у овој апликацији није наш заштитни знак. Садржај добијамо само од претраживача и веб странице. Обавестите ме ако ваш оригинални садржај желите да уклоните из наше апликације.

Увек смо ту да вам помогнемо.
Ажурирано:
6. 10. 2022.

Безбедност података

Предуслов безбедности је да разумете како програмери прикупљају и деле ваше податке. Праксе за приватност и безбедност података могу да се разликују у зависности од коришћења, региона и узраста. Програмер је пружио те информације и може да их ажурира током времена.
Подаци се не деле са трећим странама
Сазнајте више о томе како програмери објављују дељење
Нема прикупљених података
Сазнајте више о томе како програмери објављују прикупљање

Шта је ново

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