Machine Learning - Python & R APK 1.2-stable - 免費下載

下載 APK

最後更新: 2020年九月27日

應用程式資訊

學習機器學習AZ動手實踐Python和R中的數據科學完整的Cousre免費

應用程式名稱: Machine Learning - Python & R

應用程式 ID: com.bestpicked.datascience

評級: 4.3 / 65+

作者: FreeLearningApp

應用程式大小: 4.90 MB

詳細說明

免費的Udemy課程免費。
你會學到什麼

Python和R的主機學習
有許多機器學習模型的直覺
做出準確的預測
有力分析
製作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
處理特定主題，例如增強學習，NLP和深度學習
處理高級技術，例如降低維度
知道為每種類型的問題選擇哪種機器學習模型
建立一支強大的機器學習模型，並知道如何將它們結合起來解決任何問題

描述
對機器學習領域感興趣？那本課程適合您！

本課程是由兩位專業數據科學家設計的，以便我們可以分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。

我們將逐步帶您進入機器學習的世界。在每個教程中，您都會發展新技能，並提高對這一充滿挑戰而又利潤豐厚的數據科學領域的理解。

這門課程很有趣，令人興奮，但與此同時，我們深入研究了機器學習。它是以下方式結構的：

第1部分 - 數據預處理
第2部分 - 回歸：簡單的線性回歸，多個線性回歸，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，幼稚的貝葉斯，決策樹分類，隨機森林分類
第4部分 - 聚類：K-均值，分層聚類
第5部分 - 協會規則學習：Apriori，Eclat
第6部分 - 加固學習：上限限制，湯普森抽樣
第7部分 - 自然語言處理：詞袋模型和NLP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 - 降低維度：PCA，LDA，內核PCA
第10部分 - 模型選擇和提升：K-折疊驗證，參數調整，網格搜索，XGBoost
此外，該課程充滿了基於現實生活的實踐練習。因此，您不僅會學習該理論，而且還將獲得一些動手練習來構建自己的模型。

作為獎勵，本課程包括Python和R代碼模板，您可以在自己的項目上下載並使用它們。

本課程是誰：
任何對機器學習感興趣的人。
至少具有數學知識並想開始學習機器學習的學生。
任何了解機器學習基礎知識的中級人員，包括線性回歸或邏輯回歸等經典算法，但希望對其進行更多了解並探索機器學習的所有不同領域。
任何對編碼不滿意但對機器學習感興趣並希望在數據集上應用的人。
任何想開始數據科學職業的學生。
任何想要在機器學習中升級的數據分析師。
任何對工作不滿意並想成為數據科學家的人。
任何想通過使用強大的機器學習工具來創造業務增值的人

下載 APK