Машинное обучение уже не является недоступной домен раньше. Есть более чем 100 000 питона библиотеки можно в одну строку кода!
Этот курс познакомит вас с инструментами, с помощью которых можно построить прогностические модели с Python, ядро ученый данных инструментов. Через некоторые действительно интересные примеры, конечно, приведет вас через различные проблемы: прогнозирования стоимости дома в Бостоне, средний уровень игрока бейсбола, их шансы на выживание, если бы они были на Титанике, или любое другое количество других интересных задач.
Как только вы освоите данный курс, можно поднять свой уровень знания питона анализа данных и машинного обучения стек изучая рекомендованные библиотеки.
Этот курс проведет вас через инструменты в экосистеме Python, которые ученые используют, чтобы получить результаты в считанные часы - и с практикой - в считанные минуты. Лучший способ узнать это на примерах, и этот курс проведет вас через все шаги, необходимые для обучения и тестирования модели путем решения нескольких классификаций и задачи регрессии.
По окончании курса, вы сможете взять питон машинного обучения инструментарий и применять его в собственных проектах развертывания модели с помощью всего нескольких строк кода.
Весь код и файлы поддержки доступны на GitHub по адресу:

DOWNLOAD






turbobit

---