Что вы узнаете
в машину Учимся
требованиям
Basic Python
Description
позвольте мне начать, секреты мастеров в machine learning -
#Secret 1 - запрос математики, статистики, очень плоский. Обычно люди думают, что для того, чтобы освоить машину научиться, нужно знать, что множество математической статистики. Это не правда. При применении машинного обучения, познания, математика-статистика ограничена. Сравнивать думаете об этом с осознанием того, что базы данных-индекс. Нужно освоить лучшие практики при использовании базы данных-индексы. Вам не нужно знать, какие данные на основе тарифов работа с алгоритмами. То же самое касается и machine learning-концепции.
#Секрет 2 - овладеть основным навыком машинного обучения, тонкая Настройка. Опыт МЛ-эксперты говорят, что максимальное количество времени уходит на обучение в розетку машины, проблемы, производственно-оптимизации. Поэтому важно понимать, такие понятия, как überanpassung ,под подходящую чувствительность, специфичность, точность, РПЦ, AUC. Курс проводит немало времени, чтобы эти основные термины.
Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага. Я всегда хотела научиться, machine learning, но многие факторы остановился - я боюсь математики , статистики , сложности темы. Сегодня день для разрушения страха.
Зарегистрируйтесь в машине, обучающий курс, смотрите, чтобы доминировать, машинное обучение может быть упрощен. Ниже некоторые темы курса рассматриваются. Курс Google-Python-ноутбуки. См. в разделе код-результаты немедленно.
Основы машинного обучения - затраты-возможности, кандидатов и не кандидатов данных, весов, обучение и Тестирование кросс-валидации.
Сервис-Инженер.
Линейная регрессия
Выиграть классификация понятий True Positive, True Negative, чувствительность, специфичность, точность, ROC, AUC, спутанность сознания Matrix,
KNN - алгоритм
Überanpassung, под встраиваемую
регулирование
decision Trees - энтропия, информационная
проседание, и Увеличить
глубокого Обучения, гири, наклон, все время, наклон склона,пакетное, Stochastic Gradient descent , Мини-много
На этот курс:
люди, которые в научных данных

DOWNLOAD
uploadgig


rapidgator


takefile


hitfile


nitroflare

---