Скачать 

[Udemy] Машинное обучение с использованием программирования на Python [Sujithkumar MA]

Цена: 95 РУБ
Организатор: Robot
В списке нет видимых участников.
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[Udemy] Машинное обучение с использованием программирования на Python [Sujithkumar MA]

Ссылка на картинку
Machine Learning using Python Programming

Изучите основные концепции машинного обучения и его алгоритмов, а также способы их реализации в Python 3.

Чему вы научитесь:
  • Алгоритмы и терминология машинного обучения
  • Искусственный интеллект
  • Библиотеки Python — Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
Требования:
  • Да, базовые знания Python приветствуются.
Описание:

«Машинное обучение — это то, как машина с искусственным интеллектом учится, как человек»

Добро пожаловать на курс по машинному обучению и его реализации с использованием Python 3. Как следует из названия, в этом курсе рекомендуется иметь базовые знания в Python 3, чтобы легко понять часть реализации, но это не обязательно.

Этот курс содержит обширное содержание основных концепций ML, таких как его функции, шаги, связанные с созданием модели ML - предварительная обработка данных, точная настройка модели, переоснащение, недообучение, смещение, дисперсия, матрица путаницы и показатели производительности модели ML. Мы поймем важность многих методов предварительной обработки, таких как бинаризация, MinMaxScaler, Standard Scaler.

Мы можем реализовать многие алгоритмы машинного обучения на Python, используя библиотеку scikit-learn, всего за несколько строк. Разве мы не можем? Тем не менее, это не поможет нам понять алгоритмы. Следовательно, в этом курсе мы сначала рассмотрим понимание математики и концепций, лежащих в основе алгоритмов, а затем реализуем то же самое на Python. Мы также визуализируем алгоритмы, чтобы сделать их более интересными.

Алгоритмы, которые мы будем обсуждать в этом курсе:

1. Линейная регрессия
2. Логистическая регрессия
3. Машины опорных векторов
4. Классификатор КНН
5. Регрессор КНН
6. Дерево решений
7. Классификатор случайного леса
8. Наивный байесовский классификатор
9. Кластеризация

И так далее. Мы будем сравнивать результаты всех алгоритмов и делать хороший аналитический подход. Чего же ты ждешь?
:)

Для кого этот курс:
  • Начинающие Python-разработчики
Язык - Английский
Русские субтитры - машинный перевод.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху