Learn ML With Python Offline

มีโฆษณา
10K+
ดาวน์โหลด
การจัดประเภทเนื้อหา
สำหรับทุกคน
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ
ภาพหน้าจอ

เกี่ยวกับแอปนี้

แอพฟรีนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ ML With Python Tutorial อย่างถูกต้องและสอนคุณเกี่ยวกับวิธีเริ่มการเข้ารหัสโดยใช้ ML ด้วย Python เราครอบคลุมเกือบทุกคลาส ฟังก์ชัน ไลบรารี คุณลักษณะ ข้อมูลอ้างอิง บทแนะนำแบบต่อเนื่องจะแจ้งให้คุณทราบตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงระดับสูง

"ML With Python Tutorial" นี้มีประโยชน์สำหรับนักเรียนในการเรียนรู้ Coding ทีละขั้นตอนตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงระดับสูง

***คุณสมบัติ***
* ฟรีค่าใช้จ่าย
* ง่ายต่อการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม
* ML พร้อม Python Basic
* ML พร้อม Python Advance
* ML พร้อม Python Object Oriented
* ML พร้อมการสอนออฟไลน์ Python



*** บทเรียน ***
ML พร้อมบทช่วยสอนพื้นฐาน Python

ระบบนิเวศหลาม
วิธีการสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
กำลังโหลดข้อมูลสำหรับโปรเจ็กต์ ML
ทำความเข้าใจข้อมูลด้วยสถิติ
ทำความเข้าใจข้อมูลด้วยการแสดงภาพ

กำลังเตรียมข้อมูล
การเลือกคุณสมบัติข้อมูล
บทนำ
การถดถอยโลจิสติก
รองรับ Vector Machine (SVM)

ต้นไม้การตัดสินใจ
Naïve Bayes
ป่าสุ่ม
ภาพรวม

การถดถอยเชิงเส้น
ภาพรวม
อัลกอริทึม K-Means
Mean Shift Algorithm
การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

หาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
การวัดประสิทธิภาพ
เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ML





ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เนื้อหาทั้งหมดในแอปพลิเคชันนี้ไม่ใช่เครื่องหมายการค้าของเรา เราได้รับเนื้อหาจากเครื่องมือค้นหาและเว็บไซต์เท่านั้น โปรดแจ้งให้เราทราบหากเนื้อหาต้นฉบับของคุณต้องการลบออกจากแอปพลิเคชันของเรา

เราพร้อมให้ความช่วยเหลือคุณเสมอ
อัปเดตเมื่อ
6 ต.ค. 2565

ความปลอดภัยของข้อมูล

ความปลอดภัยเริ่มต้นด้วยความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาแอปรวบรวมและแชร์ข้อมูล แนวทางปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลอาจแตกต่างกันไปตามการใช้งาน ภูมิภาค และอายุของคุณ นักพัฒนาแอปได้ให้ข้อมูลนี้ไว้และอาจอัปเดตข้อมูลในส่วนนี้เมื่อเวลาผ่านไป
ไม่มีการแชร์ข้อมูลกับบุคคลที่สาม
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาแอปประกาศเรื่องการแชร์ข้อมูล
ไม่มีข้อมูลที่รวบรวมไว้
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่นักพัฒนาแอปประกาศเรื่องการรวบรวมข้อมูล

มีอะไรใหม่

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