Machine Learning Using Python full Tutorials 2020 на компьютер

Машинное обучение - это применение искусственного интеллекта (ИИ)
которая предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться из опыта
без явного программирования. В этом приложении мы реализуем машинное обучение с использованием языка программирования Python.

Из этого приложения вы узнаете, как на самом деле работает машинное обучение, искусственный интеллект (AI) и глубокое обучение в 2020 году.
В этом приложении мы предоставляем базовые знания языка программирования Python. Python интерпретируется, объектно-ориентированный,
язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Простой, легкий в освоении синтаксис Python подчеркивает читабельность и, следовательно,
снижает стоимость обслуживания программы. Python поддерживает модули и пакеты, что способствует модульности программы и повторному использованию кода.


Машинное обучение с использованием Python Tutorials 2020 состоит из четырех разделов:

я) Базовый Python
II) Машинное обучение и искусственный интеллект
iii) Реализация машинного обучения с использованием языка программирования Python
iv) Машинное обучение с использованием Python Cookbook


я) основной питон

В этом базовом модуле Python вы узнаете -
1) Некоторое введение в язык программирования Python.
2) Почему мы используем язык программирования Python.
3) Основы циклов в Python. (Для, пока петли и т. Д.)
4) Объектно-ориентированное программирование с использованием Python
5) Основы функции с использованием Python.
6) Обработка файлов с использованием Python.


ii) ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

В этом модуле вы узнаете -
1) Введение в искусственный интеллект.
2) Применение искусственного интеллекта.
3) Введение в машинное обучение.
4) контролируемое и неконтролируемое обучение в машинном обучении.
5) Введение модуля Scikit Learn в машинное обучение.
6) Введение Numpy в машинное обучение.
7) Введение панд в машинное обучение.
8) Введение Matplotlib в машинное обучение.
9) Основная концепция регрессионного анализа.
10) Основная концепция кластеризации.
11) Введение K означает кластеризацию.
12) Классификация С.В.


iii) РЕАЛИЗАЦИЯ ОБУЧЕНИЯ МАШИНУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПИТОН

В этом модуле вы узнаете -
1) Простое линейное регрессионное кодирование с использованием Python.
2) Множественное линейное регрессионное кодирование с использованием Python.
3) Классификация кода С.В. с использованием Python.
4) K означает кластерное кодирование с использованием Python.
5) Классификация дерева решений с использованием Python.


iv) МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON COOKBOOK

В этом модуле вы узнаете -

1) Содержание
2) Вектор, матрицы и массивы с использованием машинного обучения
3) Обработка данных с использованием машинного обучения
4) Обработка числовых данных с использованием машинного обучения
5) Обработка категориальных данных с использованием машинного обучения
6) Обработка текста с использованием машинного обучения
7) Обработка дат и времени с использованием машинного обучения
8) Обработка изображений с использованием машинного обучения
9) Уменьшение размерности с использованием функции извлечения с использованием машинного обучения
10) Уменьшение размерности с помощью выбора функций с использованием машинного обучения
11) Оценка модели с использованием машинного обучения
12) Выбор модели с использованием машинного обучения
13) линейная регрессия с использованием машинного обучения
14) Деревья и леса с использованием машинного обучения
15) K-Ближайшие соседи, использующие машинное обучение
16) Логистическая регрессия с использованием машинного обучения
17) Машина опорных векторов с использованием машинного обучения
18) Наивный байесовский с использованием машинного обучения
19) Кластеризация с использованием машинного обучения
20) Нейронные сети с использованием машинного обучения
21) сохранение и загрузка обученных моделей с использованием машинного обучения

Improve the stability of the application