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Acerca desta app

Este aplicativo GRATUITO irá ajudá-lo a entender o Tutorial de ML com Python corretamente e ensiná-lo sobre como começar a codificar usando ML com Python. Aqui estamos cobrindo quase todas as classes, funções, bibliotecas, atributos, referências. O tutorial sequencial permite que você saiba do nível básico ao avançado.

Este "Tutorial de ML com Python" é útil para os alunos aprenderem codificação passo a passo, do nível básico ao avançado.

***RECURSOS***
* GRATUITO DE CUSTO
* Programação fácil de aprender
* ML Com Python Básico
* ML com Python Advance
* ML Com Python Orientado a Objetos
* Tutorial offline de ML com Python



***AULAS***
Tutorial básico de ML com Python

Ecossistema Python
Métodos para aprendizado de máquina
Carregamento de dados para projetos de ML
Noções básicas sobre dados com estatísticas
Entendendo dados com visualização

Preparando dados
Seleção de recursos de dados
Introdução
Regressão Logística
Máquina de vetores de suporte (SVM)

Árvore de decisão
Baías ingénuas
Floresta Aleatória
Visão geral

Regressão linear
Visão geral
Algoritmo K-Means
Algoritmo de deslocamento médio
Agrupamento hierárquico

Encontrando os vizinhos mais próximos
Métricas de desempenho
Fluxos de trabalho automáticos
Melhorar o desempenho dos modelos de ML





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Atualizada a
06/10/2022

Segurança dos dados

A segurança começa por compreender como os programadores recolhem e partilham os seus dados. As práticas de privacidade e segurança dos dados podem variar consoante a sua utilização, região e idade. O programador fornece estas informações e pode atualizá-las ao longo do tempo.
Nenhum dado é partilhado com terceiros
Saiba mais sobre como os programadores declaram a partilha
Não são recolhidos dados
Saiba mais sobre como os programadores declaram a recolha

Novidades

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