Learn ML With Python Offline

Obsahuje reklamy
10 tis.+
Stiahnuté
Hodnotenie obsahu
Pre všetkých
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky
Snímka obrazovky

Informácie o aplikácii

Táto bezplatná aplikácia vám pomôže správne porozumieť výučbe ML s Pythonom a naučí vás, ako začať kódovať pomocou ML s Pythonom. Tu pokrývame takmer všetky triedy, funkcie, knižnice, atribúty, referencie. Sekvenčný tutoriál vám dá vedieť od základnej po pokročilú úroveň.

Tento „Výukový program ML s Pythonom“ je užitočný pre študentov, aby sa naučili kódovanie krok za krokom od základnej až po pokročilú úroveň.

***VLASTNOSTI***
* ZDARMA
* Ľahko sa učiť programovanie
* ML s Python Basic
* ML s Python Advance
* ML s objektovo orientovaným jazykom Python
* Výukový program ML s Python offline



*** LEKCIE***
ML s Python Basic Tutorial

Ekosystém Python
Metódy strojového učenia
Načítanie dát pre projekty ML
Pochopenie údajov so štatistikou
Pochopenie údajov pomocou vizualizácie

Príprava dát
Výber údajovej funkcie
Úvod
Logistická regresia
Support Vector Machine (SVM)

Rozhodovací strom
Naivný Bayes
Náhodný les
Prehľad

Lineárna regresia
Prehľad
Algoritmus K-Means
Algoritmus stredného posunu
Hierarchické klastrovanie

Hľadanie najbližších susedov
Výkonnostné metriky
Automatické pracovné postupy
Zlepšenie výkonu modelov ML





Vylúčenie zodpovednosti:
Všetok obsah v tejto aplikácii nie je našou ochrannou známkou. Obsah získavame iba z vyhľadávača a webových stránok. Ak chcete svoj pôvodný obsah odstrániť z našej aplikácie, dajte mi vedieť.

Sme tu vždy, aby sme vám pomohli.
Aktualizované
6. 10. 2022

Zabezpečenie údajov

Bezpečnosť sa začína porozumením tomu, ako vývojári zhromažďujú a zdieľajú vaše údaje. Postupy ochrany a zabezpečenia osobných údajov sa môžu líšiť v závislosti od používania, regiónu a veku. Tieto informácie poskytol vývojár a môže ich časom aktualizovať.
S tretími stranami nie sú zdieľané žiadne údaje
Neboli zhromaždené žiadne údaje

Novinky

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