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Apprendimento automatico con Python Guida rapida offline
Questa app GRATUITA ti aiuterà a comprendere correttamente ML With Python Tutorial e ti insegnerà come iniziare a programmare usando ML With Python. Qui stiamo coprendo quasi tutte le classi, funzioni, biblioteche, attributi, riferimenti. Il tutorial sequenziale ti consente di sapere dal livello base a quello avanzato.
Questo "esercitazione ML con Python" è utile per gli studenti per imparare la codifica passo dopo passo dal livello base a quello avanzato.
***CARATTERISTICHE***
* Senza costi
* Programmazione facile da imparare
* ML con Python Basic
* ML con Python Advance
* ML con Python orientato agli oggetti
* ML con tutorial offline di Python
***LEZIONI***
ML con Tutorial di base Python
Ecosistema Python
Metodi per l'apprendimento automatico
Caricamento dati per progetti ML
Comprendere i dati con le statistiche
Comprendere i dati con la visualizzazione
Preparazione dei dati
Selezione delle caratteristiche dei dati
introduzione
Regressione logistica
Supporta la macchina vettoriale (SVM)
Albero decisionale
Bayes ingenuo
Foresta casuale
Panoramica
Regressione lineare
Panoramica
Algoritmo delle medie K
Algoritmo di spostamento medio
Raggruppamento gerarchico
Trovare i vicini più vicini
Metriche di prestazione
Flussi di lavoro automatici
Miglioramento delle prestazioni dei modelli ML
Disclaimer :
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Last updated on Oct 9, 2022
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
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Oct 9, 2022