Скачать Machine Learning - Python & R на ПК с помощью эмулятора GameLoop

Machine Learning - Python & R на ПК

Machine Learning - Python & R, исходящий от разработчика FreeLearningApp, в прошлом работал на системе Android.

Теперь вы можете без проблем играть в Machine Learning - Python & R на ПК с помощью GameLoop.

Загрузите его в библиотеке GameLoop или результатах поиска. Больше не нужно смотреть на аккумулятор или разочаровывать звонки в неподходящее время.

Просто наслаждайтесь Machine Learning - Python & R на ПК на большом экране бесплатно！

Machine Learning - Python & R Введение

Полный курс удемы бесплатно.

Что вы узнаете

Мастер машинного обучения на Python & R

Имейте отличную интуицию многих моделей машинного обучения

Делайте точные прогнозы

Сделайте мощный анализ

Создание надежных моделей машинного обучения

Создать сильную добавленную стоимость для вашего бизнеса

Используйте машинное обучение в личных целях

Обрабатывать конкретные темы, такие как обучение подкреплению, НЛП и глубокое обучение

Обработка передовых методов, таких как уменьшение размерности

Знать, какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа задач

Создайте армию из мощных моделей машинного обучения и знайте, как их объединить для решения любой проблемы

Описание

Заинтересованы в области машинного обучения? Тогда этот курс для вас!

Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами в области данных, чтобы мы могли поделиться своими знаниями и помочь вам изучить сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования простым способом.

Мы шаг за шагом познакомим вас с миром машинного обучения. С каждым учебником вы будете развивать новые навыки и улучшать свое понимание этой сложной, но прибыльной области науки о данных.

Этот курс веселый и увлекательный, но в то же время мы углубляемся в машинное обучение. Он структурирован следующим образом:

Часть 1 - Предварительная обработка данных

Часть 2 - Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайных лесов

Часть 3 - Классификация: Логистическая регрессия, K-NN, SVM, Ядро SVM, Наивный Байес, Классификация дерева решений, Классификация случайных лесов

Часть 4 - Кластеризация: K-средства, иерархическая кластеризация

Часть 5 - Обучение правилам ассоциации: Apriori, Eclat

Часть 6 - Обучение усилению: верхний предел доверия, выборка Томпсона

Часть 7. Обработка естественного языка: модель мешков слов и алгоритмы для НЛП.

Часть 8. Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети.

Часть 9 - Уменьшение размерности: PCA, LDA, Kernel PCA

Часть 10. Выбор и повышение модели: перекрестная проверка в k-кратном порядке, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost

Кроме того, курс содержит практические упражнения, основанные на реальных примерах. Так что вы не только изучите теорию, но и получите практическую практику создания собственных моделей.

И в качестве бонуса этот курс включает шаблоны кода Python и R, которые вы можете загрузить и использовать в своих собственных проектах.

Для кого предназначен этот курс:

Все, кто интересуется машинным обучением.

Студенты, которые имеют хотя бы средние знания по математике и хотят начать изучать машинное обучение.

Любые люди среднего уровня, которые знакомы с основами машинного обучения, включая классические алгоритмы, такие как линейная регрессия или логистическая регрессия, но хотят узнать больше об этом и изучить все различные области машинного обучения.

Любые люди, которые не очень знакомы с кодированием, но которые заинтересованы в машинном обучении и хотят легко применять его в наборах данных.

Любые студенты в колледже, которые хотят начать карьеру в Data Science.

Любые аналитики данных, которые хотят повысить свой уровень в машинном обучении.

Любые люди, которые не удовлетворены своей работой и хотят стать специалистом по данным.

Любые люди, которые хотят создать дополнительную ценность для своего бизнеса, используя мощные инструменты машинного обучения.