用GameLoop模拟器在電腦上玩Machine Learning - Python & R

Machine Learning - Python & R 電腦版

來自發行商 FreeLearningApp 的 Machine Learning - Python & R 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 Machine Learning - Python & R。

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Machine Learning - Python & R 電腦版！

Machine Learning - Python & R 簡介

完整的udemy課程免費。

您將學到什麼

掌握Python和R的機器學習

具有許多機器學習模型的直覺

做出準確的預測

進行有力的分析

建立強大的機器學習模型

為您的業務創造強大的附加值

將機器學習用於個人目的

處理諸如強化學習，NLP和深度學習之類的特定主題

處理諸如降維等先進技術

知道為每種類型的問題選擇哪種機器學習模型

建立強大的機器學習模型大軍，並知道如何將它們組合起來以解決任何問題

描述

對機器學習領域感興趣？那麼本課程適合您！

本課程由兩位專業的數據科學家設計，因此我們可以共享我們的知識，並幫助您以簡單的方式學習複雜的理論，算法和編碼庫。

我們將逐步引導您進入機器學習世界。通過每個教程，您都將開發新技能，並加深您對數據科學這一充滿挑戰但利潤豐厚的子領域的了解。

本課程既有趣又令人興奮，但是與此同時，我們也深入研究了機器學習。它的結構如下：

第1部分-數據預處理

第2部分-回歸：簡單線性回歸，多重線性回歸，多項式回歸，SVR，決策樹回歸，隨機森林回歸

第3部分-分類：邏輯回歸，K-NN，SVM，內核SVM，樸素貝葉斯，決策樹分類，隨機森林分類

第4部分-聚類：K-Means，分層聚類

第5部分-關聯規則學習：Apriori，Eclat

第6部分-強化學習：置信區間上限，湯普森抽樣

第7部分-自然語言處理：NLP的詞袋模型和算法

第8部分-深度學習：人工神經網絡，卷積神經網絡

第9部分-降維：PCA，LDA，內核PCA

第10部分-模型選擇和增強：k折交叉驗證，參數調整，網格搜索，XGBoost

此外，該課程還包含基於實際示例的實踐練習。因此，您不僅將學習理論，而且還將獲得一些動手實踐來構建自己的模型。

另外，本課程還包括Python和R代碼模板，您可以在自己的項目中下載和使用它們。

本課程適合誰：

任何對機器學習感興趣的人。

至少具有高中數學知識並且想要開始學習機器學習的學生。

任何了解機器學習基礎的中級人員，包括諸如線性回歸或邏輯回歸之類的經典算法，但他們想進一步了解它並探索機器學習的所有不同領域。

任何不喜歡編碼但對機器學習感興趣並希望將其輕鬆應用於數據集的人。

任何想在數據科學領域開始職業的大學學生。

任何想要升級機器學習的數據分析師。

任何對工作不滿意並希望成為數據科學家的人。

任何想要通過使用強大的機器學習工具為其業務創造附加值的人。