Machine Learning
Андрон Алексанян
Машинное обучение в Python.
Интересуешься машинным обучением? Тогда это курс для тебя! - ты научишься анализировать и автоматизировать сложные алгоритмы аналитических моделей с использованием языка Python и библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly. В данном курсе ты сможешь пройти путь от новичка-программиста по Python до специалиста по машинному обучению!
Научим анализировать и автоматизировать сложные алгоритмы аналитических моделей.
Кому подойдёт курс:
1. Программистам
2. Data Science'истам
3. Студентам технических факультетов
Спойлер: Содержание
Модуль 1. Python
Установка Python, установка PyCharm, настройка
Типы данных. Переменные, числа, строки, комментарии
Списки. Работа со списками. Команда If
Словари
Циклы for, while
Функции
Модуль 2. NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly в Python
Работа с библиотекой NumPy в Python
Работа с библиотекой Pandas в Python
Работа с библиотекой Matplotlib в Python
Работа с библиотекой Plotly в Python
Модуль 3. Machine Learning
Введение в Machine Learning
Метрики ошибок классификации
Метрики ошибок регрессии
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Метод k-ближайших соседей
Метод k-средних
Метод главных компонент
Андрон Алексанян
Машинное обучение в Python.
Интересуешься машинным обучением? Тогда это курс для тебя! - ты научишься анализировать и автоматизировать сложные алгоритмы аналитических моделей с использованием языка Python и библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly. В данном курсе ты сможешь пройти путь от новичка-программиста по Python до специалиста по машинному обучению!
Научим анализировать и автоматизировать сложные алгоритмы аналитических моделей.
Кому подойдёт курс:
1. Программистам
2. Data Science'истам
3. Студентам технических факультетов
Спойлер: Содержание
Модуль 1. Python
Установка Python, установка PyCharm, настройка
Типы данных. Переменные, числа, строки, комментарии
Списки. Работа со списками. Команда If
Словари
Циклы for, while
Функции
Модуль 2. NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly в Python
Работа с библиотекой NumPy в Python
Работа с библиотекой Pandas в Python
Работа с библиотекой Matplotlib в Python
Работа с библиотекой Plotly в Python
Модуль 3. Machine Learning
Введение в Machine Learning
Метрики ошибок классификации
Метрики ошибок регрессии
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Метод k-ближайших соседей
Метод k-средних
Метод главных компонент
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Симпатии:
Это понравилось Mason