Ocena:
Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.
Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni
Czy jesteś zainteresowany poznaniem najlepszych algorytmów uczenia maszynowego, które pomogą Ci zobaczyć niesamowite wyniki i faktycznie posortować dane?
> > czytaj dalej > >.
Niniejszy przewodnik poświęci trochę czasu na przyjrzenie się, jak radzić sobie z pracą z projektem uczenia maszynowego w Pythonie. Zbadamy wszystkie różne części, które muszą się z tym wiązać, w tym niektóre z różnych algorytmów, które możemy zbadać i wykorzystać, aby pomóc w sortowaniu niektórych naszych danych. Jest to kluczowy krok przed dalszym zagłębianiem się w uczenie maszynowe w Pythonie, ponieważ da ci to spojrzenie z lotu ptaka na to, jakiego możliwego algorytmu użyć i co najlepiej pasuje do twojej sytuacji i tego, co chcesz zrobić z wynikami. Istnieje tak wiele różnych algorytmów, które można wykorzystać, a ustalenie, który z nich pomoże w analizie i zapewni uzyskanie pożądanych wyników, będzie trudne. Z pomocą tego przewodnika możesz w końcu rozpocząć proces analizy danych i dowiedzieć się, jakie kroki należy podjąć, aby obsługiwać dane za pomocą odpowiedniego algorytmu w mgnieniu oka. Jest tak wiele rzeczy, które możemy zbadać, jeśli chodzi o uczenie maszynowe w Pythonie, a my zamierzamy zagłębić się w to wszystko. Niektóre z tematów, które zamierzamy omówić w tym przewodniku.
Dowiesz się:
⬤ Podstaw uczenia maszynowego i dlaczego tak ważne jest, aby się go nauczyć.
⬤ Znaczenie danych i różne typy danych, które pojawiają się w Pythonie i jak z nich korzystać w uczeniu maszynowym.
⬤ Niektóre z nadzorowanych algorytmów uczenia się, które działają z regresją, w tym regresja wielomianowa, zejście gradientowe, regresja liniowa i funkcja kosztu.
⬤ Jak pracować z regularyzacją i unikać nadmiernego dopasowania.
⬤ Niektóre z najlepiej nadzorowanych algorytmów klasyfikacji, w tym regresja logistyczna.
⬤ Jak pracować z nieliniowymi modelami klasyfikacji, takimi jak SVM i sieci neuronowe.
⬤ Różne techniki walidacji i optymalizacji, których można użyć, aby upewnić się, że algorytmy reagują w pożądany sposób.
⬤ Przejście do nienadzorowanego uczenia maszynowego, z którego możemy korzystać, oraz najlepszych algorytmów grupowania.
⬤ Spojrzenie na analizę głównych składowych (Principal Component Analysis) i liniową analizę dyskryminacyjną (Linear Discriminant Analysis) oraz ich wzajemne porównanie.
Podczas pracy z uczeniem maszynowym wiele może wejść w grę, a kiedy połączymy język Python, będziemy w stanie stworzyć jedne z najlepszych analiz danych, których potrzebujemy. Połączenie zarówno uczenia maszynowego, jak i Pythona otworzy przed nami drzwi możliwości, jeśli chodzi o ulepszanie lub dodawanie tego małego dodatku do naszego procesu. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym Python, przewiń górną część strony i wybierz KUP TERAZ.