مقتطف من: Baidu.com مجموع الأقراص [9] قسم هل هناك درس: هناك ستجني فوائد

استنادًا إلى مجموعات بيانات حقيقية، وممارسة البرمجة الكاملة، باستخدام مكتبة بايثون لمعالجة التحليل بسرعة، وخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية العملية.

السكان المطبقون

الجميع

تحليل الملامح المرئية ونمذجة وتقييم التعلم الآلي باستخدام مكتبات تحليل البيانات الشائعة في بايثون Numpy و Pandas و Matplotlib و Scikit-learn بالاقتران مع مجموعات بيانات حقيقية. تتضمن كل دورة حالة كاملة، بناءً على الحالة لشرح استخدام مكتبات بايثون وكيفية بناء نماذج التعلم الآلي، وخوارزميات التعلم الآلي المتضمنة لإعطاء شرح سهل الفهم، لمساعدتك على إتقان خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية، وتطبيقها في حالات حقيقية.

كتالوج المقررات الدراسية

الفصل 1: استخدام Pandas وMatplotlib لتحليل تهيئة بيئة بيانات كوبي المهنية (رموز التحميل على الجانب الأيمن من رمز البيانات ->) 09:05 قراءة بيانات بانداس 10:51 المعالجة المسبقة لبيانات بانداس 11:02 رسم بياني خطي لـ matplotlib 11:04 دوال Matplotlib شائعة الاستخدام 11:15 بيانات كوبي تحليل مجموعة البيانات 11:08 عمليات المعالجة المسبقة للبيانات 13:32 النمذجة باستخدام مكتبة scikit-learn 11:16 (البث المباشر الأصلي، غير معدّل، متوافق مع ما سبق) 01:42:05 الفصل 2: كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان الفصل 3: حالة كغل للتنبؤ بإنقاذ طاقم تيتانيك الفصل 4: التنبؤ بمجموعة بيانات mnist القائمة على tensorflow الفصل 5: حالة Kaggle للتنبؤ بمغادرة الموظفين الفصل 6: تحليل المكونات الرئيسية لمجموعة بيانات Iris والتنبؤ بالأسهم القائم على البرمجة اللغوية العصبية

تنزيل الموارد

سعر التنزيل لهذا المورد هو8.9العملات الذهبية من فضلك أولاًتسجيل الدخول

بيان الموارد (يعتبر الشراء موافقة على هذا البيان):
1 - أي عملية في منصة الموقع تعتبر قد قرأت ووافقت على الجزء السفلي من اتفاقية التسجيل في الموقع وإخلاء المسؤولية، وقد كانت موارد هذا الموقع منخفضة للغاية، ولا تقدم الدعم الفني
2 - قد يكون عنوان القرص الصافي المشترك لبعض مستخدمي الشبكة غير صالح، مثل حدوث عطل، يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى خدمة العملاء الرمز711cn#P5Tq.com (استبدل # بـ @) سيتم إرسال
3 - يوفر هذا الموقع جميع الموارد القابلة للتحميل (البرمجيات وغيرها) الموقع لضمان عدم وجود تغييرات سلبية؛ ولكن هذا الموقع لا يمكن أن يضمن دقة وأمن وسلامة الموارد، يقوم المستخدم بالتحميل حسب تقديره الخاص، ونحن نتواصل للتعلم لغرض ليس كل شفرة المصدر ليست 100% خالية من الأخطاء أو لا أخطاء؛ تحتاج إلى أن يكون لديك أساس معين لتكون قادرًا على قراءة وفهم الكود، لتتمكن من تعديل التصحيح! الشيفرة وحل الأخطاء. في الوقت نفسه، يجب على مستخدمي هذا الموقع أن يفهموا أن متجر كود المصدر لا يمتلك أي حقوق للبرامج المتوفرة للتحميل، فحقوق النشر تعود للمالك القانوني للمورد.
4 - جميع الموارد الموجودة على هذا الموقع لأغراض التعلم والبحث فقط، يرجى حذفها في غضون 24 ساعة من الموارد التي تم تنزيلها، ولا تستخدم لأغراض تجارية، وإلا فإن النزاعات القانونية الناشئة عن الموقع وناشر الموقع ذات المسؤولية الجانبية ولن يتحملها!
5 - نظرًا لطبيعة الموارد القابلة للاستنساخ، فإنه بمجرد شرائها تكون غير قابلة للاسترداد، فإن رصيد إعادة الشحن غير قابل للاسترداد أيضًا