Learn ML With Python Offline

Утрымлівае рэкламу
Ацэнка змесціва
Для ўсіх
10 тыс.+
Спампоўванні
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана

Пра гэту праграму

Гэта БЯСПЛАТНАЯ праграма дапаможа вам правільна зразумець падручнік па ML з Python і навучыць вас, як пачаць кадзіраваць з дапамогай ML з Python. Тут мы разглядаем амаль усе класы, функцыі, бібліятэкі, атрыбуты, спасылкі. Паслядоўны падручнік дазволіць вам ведаць, ад базавага да прасунутага ўзроўню.

Гэты "Дапаможнік па ML з Python" дапаможа студэнтам крок за крокам вывучаць кадаванне ад базавага да прасунутага ўзроўню.

***АСАБЛІВАСЦІ***
* БЯСПЛАТНА
* Лёгкае вывучэнне праграмавання
* ML з Python Basic
* ML з Python Advance
* ML з аб'ектна-арыентаваным Python
* ML With Python Offline Падручнік



***УРОКІ***
Базавы дапаможнік па ML з Python

Экасістэма Python
Метады машыннага навучання
Загрузка даных для праектаў ML
Разуменне дадзеных са статыстыкай
Разуменне дадзеных з дапамогай візуалізацыі

Падрыхтоўка дадзеных
Выбар функцый дадзеных
Уводзіны
Лагістычная рэгрэсія
Вектарная машына падтрымкі (SVM)

Дрэва рашэнняў
Наіўны Байес
Выпадковы лес
Агляд

Лінейная рэгрэсія
Агляд
Алгарытм K-сярэдніх
Алгарытм сярэдняга зруху
Іерархічная кластэрызацыя

Пошук бліжэйшых суседзяў
Метрыкі прадукцыйнасці
Аўтаматычныя працоўныя працэсы
Павышэнне прадукцыйнасці мадэляў ML





Адмова ад адказнасці:
Увесь кантэнт у гэтым дадатку не з'яўляецца нашай гандлёвай маркай. Мы атрымліваем кантэнт толькі з пошукавай сістэмы і вэб-сайта. Калі ласка, дайце мне ведаць, калі ваш арыгінальны кантэнт хочаце выдаліць з нашага прыкладання.

Мы заўсёды тут, каб дапамагчы вам.
Машыннае навучанне з Python Quick Guide
Абноўлена
6 кас 2022 г.

Бяспека даных

Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
  • Даныя не абагульваюцца са староннімі арганізацыямі
    Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра абагульванне даных
  • Даныя не збіраюцца
    Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра збор даных

Што новага

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