Python gépi tanulás: Gyorstalpaló tanfolyam kezdőknek a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a neurális hálózatok és a mélytanulás megértéséhez.

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni

Könyv tartalma:

Érdekli Önt a legjobb gépi tanulási algoritmusok tanulása, amelyek segítenek abban, hogy elképesztő eredményeket érjen el, és valóban képes legyen átválogatni az adatait?

> > > olvass tovább > > >.

Ez az útmutató egy kis időt szán arra, hogy megvizsgálja, hogyan kell kezelni a Python gépi tanulási projektekkel való munkát. Megvizsgáljuk az összes különböző részeket, amelyeknek ezzel együtt kell jönniük, beleértve néhány különböző algoritmust, amelyeket képesek vagyunk felfedezni és használni, hogy segítsünk néhány adatunk rendezésében. Ez egy kulcsfontosságú lépés, mielőtt tovább merülnénk a Python gépi tanulásban, mivel így madártávlatból láthatjuk, hogy milyen lehetséges algoritmust használhatunk, és mi a legmegfelelőbb a helyzetünkhöz és ahhoz, hogy mit szeretnénk kezdeni az eredményekkel. Nagyon sok különböző algoritmus és még több használható, és nehéz lesz kitalálni, hogy melyik segít az elemzésben, és biztosítja, hogy a kívánt eredményeket kapja. Ennek az útmutatónak a segítségével végre elkezdheti az adatelemzési folyamatot, és kitalálhatja a legjobb lépéseket, hogy az adatait a megfelelő algoritmussal kezelje, pillanatok alatt. Nagyon sok mindent felfedezhetünk, amikor a Python gépi tanulásról van szó, és mi most mindezekbe belevetjük magunkat. Néhány téma, amelyekről ebben az útmutatóban beszélni fogunk.

Megtanulod:

⬤ A gépi tanulás alapjai és miért olyan fontos a tanulás.

⬤ Az adatok fontosságát és a Pythonban megjelenő különböző adattípusokat, valamint azt, hogy hogyan lehet ezeket felhasználni a gépi tanulásban.

⬤ A regressziókkal dolgozó felügyelt tanulási algoritmusok közül néhányat, beleértve a polinomiális regressziót, a gradiens ereszkedést, a lineáris regressziót és a költségfüggvényt.

⬤ Hogyan dolgozzunk a regularizációval és hogyan kerüljük el a túlillesztés problémáját.

⬤ Az osztályozás néhány legjobb felügyelt tanulási algoritmusa, beleértve a logisztikus regressziókat.

⬤ Hogyan dolgozzon nemlineáris osztályozási modellekkel, például SVM-ekkel és neurális hálózatokkal.

⬤ A különböző validálási és optimalizálási technikák, amelyekkel biztosíthatja, hogy algoritmusai úgy reagáljanak, ahogyan szeretné.

⬤ Az általunk használható nem felügyelt gépi tanulás és a legjobb klaszterező algoritmusok továbblépése az út mentén.

⬤ A főkomponens-elemzés és a lineáris diszkriminancia-elemzés áttekintése, és hogyan hasonlíthatók össze egymással.

Sok minden jöhet szóba, amikor gépi tanulással dolgozunk, és ha a Python nyelvet kombináljuk, akkor képesek lennénk a legjobb adatelemzéseket létrehozni, amelyekre szükségünk van. A gépi tanulás és a Python nyelv kombinálása a lehetőségek kapuit nyitja meg előttünk, amikor a folyamatunk javításáról vagy annak a kis plusznak a hozzáadásáról van szó. Ha készen áll arra, hogy többet tudjon meg a Python gépi tanulásról, görgessen az oldal tetejére, és válassza a VÁSÁRLÁS MOST lehetőséget.