Learn ML With Python Offline

Inneholder annonser
10k+
Nedlastinger
Egnethet
Alle
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde
Skjermbilde

Om denne appen

Denne GRATIS appen vil hjelpe deg å forstå ML With Python Tutorial på riktig måte og lære deg hvordan du starter koding med ML With Python. Her dekker vi nesten alle klasser, funksjoner, biblioteker, attributter, referanser. Den sekvensielle opplæringen gir deg beskjed fra grunnleggende til avansert nivå.

Denne "ML With Python-opplæringen" er nyttig for studenter å lære koding trinn for trinn fra grunnleggende til avansert nivå.

***FUNKSJONER***
* GRATIS
* Lett å lære programmering
* ML med Python Basic
* ML med Python Advance
* ML med Python objektorientert
* ML med Python Offline Tutorial



***LEKSJONER***
Grunnleggende opplæring i ML med Python

Python økosystem
Metoder for maskinlæring
Datainnlasting for ML-prosjekter
Forstå data med statistikk
Forstå data med visualisering

Forbereder data
Datafunksjonsvalg
Introduksjon
Logistisk regresjon
Support Vector Machine (SVM)

Beslutningstre
Naive Bayes
Tilfeldig skog
Oversikt

Lineær regresjon
Oversikt
K-Means-algoritme
Mean Shift Algoritme
Hierarkisk gruppering

Finne nærmeste naboer
Ytelsesberegninger
Automatiske arbeidsflyter
Forbedre ytelsen til ML-modeller





Ansvarsfraskrivelse:
Alt innhold i denne applikasjonen er ikke vårt varemerke. Vi får kun innholdet fra søkemotor og nettside. Gi meg beskjed hvis det originale innholdet ditt vil fjernes fra applikasjonen vår.

Vi er alltid her for å hjelpe deg.
Oppdatert
6. okt. 2022

Datasikkerhet

Sikkerhet starter med en forståelse av hvordan utviklere samler inn og deler dataene dine. Fremgangsmåtene for personvern og datasikkerhet kan variere basert på bruk, region og alder. Utvikleren har oppgitt denne informasjonen og kan oppdatere den over tid.
Ingen data deles med tredjeparter
Finn ut mer om hvordan utviklere deklarerer deling
Ingen data samles inn
Finn ut mer om hvordan utviklere deklarerer innsamling

Hva er nytt?

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