GameLoopエミュレーターを使用してPCにMachine Learning - Python & Rをダウンロードします

Machine Learning - Python & R PC版

開発者FreeLearningAppからのMachine Learning - Python & Rは、過去にAndroidsystermで実行されています。

これで、GameLoopを搭載したPCでMachine Learning - Python & Rをスムーズにプレイできます。

GameLoopライブラリまたは検索結果にダウンロードしてください。 バッテリーに目を向けたり、間違った時間にイライラしたりすることはもうありません。

大画面でMachine Learning - Python & RPCを無料でお楽しみください！

Machine Learning - Python & R 序章

完全なudemyコースは無料です。

あなたが学ぶこと

PythonとRでのマスター機械学習

多くの機械学習モデルを直感的に理解できる

正確な予測を行う

強力な分析を行う

堅牢な機械学習モデルを作成する

ビジネスに強力な付加価値を生み出す

個人的な目的で機械学習を使用する

強化学習、NLP、ディープラーニングなどの特定のトピックを処理する

次元削減のような高度な手法を処理する

問題のタイプごとに選択する機械学習モデルを把握する

強力な機械学習モデルの軍隊を構築し、それらを組み合わせて問題を解決する方法を理解する

説明文

機械学習の分野に興味がありますか？次に、このコースはあなたのためです！

このコースは、知識を共有し、複雑な理論、アルゴリズム、コーディングライブラリを簡単に学習できるように、2人の専門のデータサイエンティストによって設計されました。

機械学習の世界を順を追って説明します。すべてのチュートリアルで、新しいスキルを開発し、データサイエンスのこのやりがいのある有利なサブフィールドの理解を深めます。

このコースは楽しくて刺激的ですが、同時に機械学習についても詳しく学びます。次のように構成されています。

パート1-データの前処理

パート2-回帰：単純線形回帰、多重線形回帰、多項式回帰、SVR、ディシジョンツリー回帰、ランダムフォレスト回帰

パート3-分類：ロジスティック回帰、K-NN、SVM、カーネルSVM、ナイーブベイズ、ディシジョンツリー分類、ランダムフォレスト分類

パート4-クラスタリング：K平均、階層的クラスタリング

パート5-相関ルール学習：アプリオリ、エクラ

パート6-強化学習：上限信頼限界、トンプソンサンプリング

パート7-自然言語処理：NLPのBag-of-Wordsモデルとアルゴリズム

パート8-ディープラーニング：人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク

パート9-次元削減：PCA、LDA、カーネルPCA

パート10-モデルの選択とブースティング：k分割交差検証、パラメーター調整、グリッド検索、XGBoost

さらに、このコースには、実際の例に基づいた実践的な演習が満載です。そのため、理論を学ぶだけでなく、独自のモデルを構築する実践的な練習も得られます。

おまけとして、このコースにはPythonとRの両方のコードテンプレートが含まれており、ダウンロードして独自のプロジェクトで使用できます。

このコースの対象者：

機械学習に関心のある方。

少なくとも高校で数学の知識があり、機械学習の学習を開始したい学生。

線形回帰やロジスティック回帰などの従来のアルゴリズムを含む機械学習の基本を知っているが、それについてさらに学び、機械学習のさまざまな分野すべてを探求したい中級レベルの人々。

コーディングにそれほど慣れていないが、機械学習に興味があり、それをデータセットに簡単に適用したい人。

データサイエンスのキャリアを始めたいと考えている大学生。

機械学習でレベルアップしたいデータアナリスト。

仕事に満足しておらず、データサイエンティストになりたい人。

強力な機械学習ツールを使用してビジネスに付加価値を生み出したい人。