начнем с SVM и random forest для классификации и регрессии. Мы смотрим big data, deep learning и language processing. Затем мы используем граф-аналитические методы очень интересные тенденции и аналитика социальных медиа. Наконец, мы принимаем полный перечень основных machine learning алгоритмов, граф-анализ-методы, и все визуализации и предоставления инструментов, которые делают его легче, представить свои результаты аудиторией как данные-как наука-специалистов и бизнес-пользователей.
Погрузитесь глубже в машинное обучение с Pyton
весь код и файлы поддержки для этого курса построены доступна на Github в $ $ $ курс как data-science проекта. Они всегда могут воспользоваться ясный код и упрощенные примеры, которые помогут вам понять, механизмах и реальных наборов данных.

DOWNLOAD






turbobit

---