Analytics Vidhya - Machine Lea 電腦版
Analytics Vidhya
用GameLoop模拟器在電腦上玩Analytics Vidhya - Machine Lea
Analytics Vidhya - Machine Lea 電腦版
來自發行商 Analytics Vidhya 的 Analytics Vidhya - Machine Lea 能夠在安卓系統上運行。
現在,您可以在電腦上使用 GameLoop 模擬器流暢地玩 Analytics Vidhya - Machine Lea。
在 GameLoop 遊戲庫或搜索結果中下載。 不需要再暢玩遊戲時盯著電池電量或被令人懊惱的來電打斷。
只需在電腦大屏幕上免費下載暢玩Analytics Vidhya - Machine Lea 電腦版!
Analytics Vidhya - Machine Lea 簡介
Analytics Vidhya 應用程序為想要學習數據科學和機器學習算法以及代碼的數據科學家、數據工程師和學生提供高質量的學習資源。根據您的喜好獲取個性化學習文章和課程
應用程序上的免費課程
1. 商業分析簡介
2. Python 簡介
3. NLP 簡介
4. 人工智能和機器學習簡介
5. 用於數據分析的 Pandas
6. 決策樹入門
7. 卷積神經網絡
8. 支持向量機
9. 回歸分析的基礎
10. 面向數據科學專業人士的線性規劃
11.深度學習Pytorch簡介
12. 從零開始的樸素貝葉斯
13. 集成學習技術
14. Python 和 R 中的 KNN
15. 機器學習中的降維
16. scikit-learn 入門
17. 數據科學和分析的假設檢驗
通過應用程序上的免費項目課程讓您動手
1.推特情緒分析
2. 使用 R 的 Bigmart 銷售預測
3.貸款預測練習題
從應用程序上的熱門文章中學習
1. 機器學習算法要點
2.使用Python學習數據科學的完整教程
3. 回歸類型
4. 樸素貝葉斯算法
5. 理解支持向量機
6. 完整的基於樹的建模教程
7. R中時間序列建模的完整教程
8. KNN 介紹
9. 數據探索綜合指南
每天還可以在應用程序和通知中獲取新文章,以根據數據科學實踐和行業進行更新
Analytics Vidhya 是印度最大、世界第二大的數據科學社區。
我們的目標是幫助您以最具交互性的方式學習數據科學、機器學習、深度學習、大數據、NLP、計算機視覺和人工智能 (AI) 的概念,從基礎到非常高級的水平。
我們的門戶網站上有超過 100 萬註冊用戶和超過 500 萬的月訪問量。人們參與 Analytics Vidhya 向思想領袖和行業專家學習,在我們的全球 DataHack 平台 (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) 上參與招聘、品牌塑造和解決問題/眾包黑客馬拉松,這些領域包括作為人工智能、機器學習、數據工程、數據挖掘和高級分析,還參與討論,為組織分享想法和解決數據相關的業務問題。我們有一個課程平台 (https://courses.analyticsvidhya.com/),您可以在其中註冊由行業領導者創建的 AI 和 ML Blackbelt(自定進度計劃)和 Bootcamp(具有數據科學工作保證的新生計劃)等計劃在數據科學和人工智能領域,您可以參加課程並提高您的技能。
我們非常重視用戶的隱私,以了解更多關於
隱私:https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
條款:https://www.analyticsvidhya.com/terms/
標籤
教育訊息
開發商
Analytics Vidhya
最新版本
1.0.16
更新時間
2021-09-12
類別
教育
同時可用
Google Play
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如何在電腦上用 GameLoop 玩 Analytics Vidhya - Machine Lea
1. 從官網下載GameLoop,然後運行exe文件安裝GameLoop
2. 打開GameLoop,搜索“Analytics Vidhya - Machine Lea”,在搜索結果中找到Analytics Vidhya - Machine Lea,點擊“安裝”
3. 享受在 GameLoop 上玩 Analytics Vidhya - Machine Lea 的樂趣
Minimum requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-8300
Memory
8GB RAM
Storage
1GB available space
Recommended requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-9320
Memory
16GB RAM
Storage
1GB available space