Learn ML With Python Offline

Conté anuncis
10 k+
Baixades
Classificació del contingut
Per a tots els públics
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla
Imatge d'una captura de pantalla

Sobre l'aplicació

Aquesta aplicació GRATUÏTA us ajudarà a entendre correctament ML With Python Tutorial i us ensenyarà com començar a codificar amb ML With Python. Aquí cobrim gairebé totes les Classes, Funcions, Biblioteques, atributs i referències. El tutorial seqüencial us permet saber des del nivell bàsic fins a l'avançat.

Aquest "Tutorial ML amb Python" és útil perquè els estudiants aprenguin la codificació pas a pas des del nivell bàsic fins al nivell avançat.

***CARACTERÍSTIQUES***
* GRATIS de cost
* Programació fàcil d'aprendre
* ML amb Python Basic
* ML amb Python Advance
* ML amb Python orientat a objectes
* Tutorial de ML amb Python fora de línia



***LLIçons***
Tutorial bàsic de ML amb Python

Ecosistema Python
Mètodes per a l'aprenentatge automàtic
Càrrega de dades per a projectes ML
Entendre les dades amb les estadístiques
Entendre les dades amb la visualització

Preparació de dades
Selecció de funcions de dades
Introducció
Regressió logística
Màquina vectorial de suport (SVM)

Arbre de decisions
Bayes naïf
Bosc aleatori
Visió general

Regressió lineal
Visió general
Algoritme K-Means
Algoritme de canvi mitjà
Clúster jeràrquic

Trobar els veïns més propers
Mètriques de rendiment
Fluxos de treball automàtics
Millora del rendiment dels models ML





Exempció de responsabilitat:
Tot el contingut d'aquesta aplicació no és la nostra marca comercial. Només obtenim el contingut del cercador i del lloc web. Si us plau, fes-me saber si el teu contingut original es vol eliminar de la nostra aplicació.

Sempre estem aquí per ajudar-te.
Data d'actualització:
6 d’oct. 2022

Seguretat de les dades

La seguretat comença per entendre com els desenvolupadors recullen i comparteixen les teves dades. Les pràctiques de privadesa i seguretat de les dades poden variar segons l'ús que es fa de l'aplicació, la regió i l'edat. El desenvolupador ha proporcionat aquesta informació i és possible que l'actualitzi al llarg del temps.
No es comparteixen dades amb tercers
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la compartició de dades
No es recullen dades
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la recollida de dades

Novetats

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