Vasquez
17 febrero 2019, 06:49
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Machine Learning with Python from Scratch
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 48000 Hz, 2ch | 5.51 GB
Duration: 12.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Masterización Machine-Learning De Algoritmos, incluyendo las Redes Neuronales con Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-Learn.
La comprensión del Aprendizaje y su Aplicación en sus propios Programas
Masterización Machine-Learning De Algoritmos, incluyendo las Redes Neuronales con Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-Learn.
¿Qué vas a aprender?
la comprensión del Aprendizaje y su Aplicación en Programas propios
de Entender y utilizar, Pitones más importantes de las Bibliotecas de investigación para el Análisis De los Datos De Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
Comprender y utilizar las Redes neuronales artificiales
, Puede Obtener una sólida Comprensión de machine learning en General,
Potencial para un nuevo trabajo en el Futuro.
Requisitos
un Conocimiento Básico de Python
Conocimientos Básicos de Álgebra Lineal
Sin Conocimientos previos de Machine learning, o varias Bibliotecas necesita.
Descripción
Machine Learning es un Tema candente! Python-Desarrolladores, la comprensión de cómo con Machine Learning están en alta Demanda.
Pero, ¿cómo empezar?
Tal vez Usted ha intentado, los primeros Pasos con la Máquina de Aprender, pero no encontré nada decente tutoriales en línea, la Velocidad rápida.
Tal vez la Información que encontré, era demasiado fácil, y no entrar en el mundo real Machine-learning, Conocimiento en Python,.
O tal vez la Información atrancado en matemáticas complejas Explicaciones y era difícil de obtener.
Cualquiera que sea la Razón, Usted está en el Lugar correcto, si quieren progresar en Sus Habilidades de lenguaje de máquina con Python.
Este Curso Le ayudará a entender los principales machine-learning de algoritmos en Python, y la manera de utilizarlos en Sus propios Proyectos.
Pero, ¿qué es Aprendizaje?
Es un Campo de la informática, de los Equipos, la Capacidad de "aprender", por ejemplo, mejorar el Rendimiento de forma continua en una Tarea, con Datos, sin que explícitamente se programan.
¿Por qué es importante?
Machine learning se utiliza a Menudo para resolver problemas como Complejo para la Gente a resolver. Vamos a crear algoritmos y se aplican una Serie de Datos, el Algoritmo y deje que el equipo de Proceso (ejecutar) el Algoritmo y la Búsqueda de un Modelo (Solución).
Debido a las Aplicaciones prácticas de Aprendizaje, como la auto-conducción de Coches (un Ejemplo) hay un gran Interés de las Empresas y el Gobierno en el aprendizaje máquina, y como Resultado, hay una gran Cantidad de Posibilidades para Python De los Desarrolladores, que son competentes en este Ámbito.
Si quieres mejorar Tu Carrera De Opciones, a continuación, la Comprensión y el trabajo, Aprendizaje automático, con Su propio Python-los Programas deben ser muy alto en Su Lista De Prioridades.
Lo que aprenderás en este Curso?
Para empezar, Usted aprenderá acerca de los científicos más importantes Bibliotecas de Python para data-Análisis como Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn. A continuación, aprenderá más acerca de las Redes neuronales artificiales y con la forma de machine learning Modelos, la.
Recibe una sólida Formación en el aprendizaje de máquina y aplicar este conocimiento directamente en Sus propios Programas.
¿Cuáles son los Principales Temas tratados en el Curso?
Análisis de datos con Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
La máquina de aprendizaje de esquema.
Overfitting y Underfitting
K-Fold Cross Validation
parámetros de valoración
Regularización: Lazo, Ridge y ElasticNet
Regresión Logística
- Máquinas De Vectores Soporte para Regresión y Clasificación
Naive Bayesiano Clasificador
Árboles de decisión y Random Forest
KNN-Clasificador
Hyperparameter De Optimización: GridSearchCV
Principal Component Analysis (PCA)
DISCRIMINANTE Lineal (LDA)
Núcleo Principal Component Analysis (KPCA)
- Conjunto de Métodos: Embolsado
AdaBoost
K-means clustering Análisis
el modelo de Regresión y Evaluación
Lineal y el Polinomio De Regresión
SVM, KNN, y Random Forest Regresión de
RANSAC Regresión de
, las Redes Neuronales: la Construcción de nuestra propia MLP.
Perceptron Multicapa y de Perzeptron
Y no se Preocupe si Usted no entiende algunas, o todas estas Condiciones. Al Final del Curso, Usted sabe lo que son y cómo usarlos.
¿Por qué la Inscripción en este Curso es la mejor Decisión que Usted puede tomar.
Este Curso Le ayudará a entender los difíciles Conceptos de Aprendizaje de una Manera única. En lugar de centrarse sólo en los complejos de Matemáticas explanaitons, más fácil Declaraciones con los gráficos y la información de pantalla incluido.
Muchos Ejemplos y muy útiles, fragmentos de código, también se incluyen para que sea aún más fácil de aprender y entender.
Después de Completar este Curso, Usted tiene las Habilidades necesarias para aplicar Machine learning en Sus propios Proyectos.
Cuanto antes de este Curso, antes de que Usted tiene las Habilidades y el Conocimiento que necesitan para aumentar Su puesto de trabajo o Asesoría De Posibilidades. Su nuevo trabajo, o de la consultoría Oportunidad Te está esperando!
¿Por qué no han empezado hoy?
Haga clic en el Botón de inicio de Sesión, para inscribirse en el Curso!!!
Para quien este Curso es de:
Students who wish to take básicos De Python Habilidades al siguiente Nivel mediante el Dominio de Pitones científicos diferentes Bibliotecas
Estudiantes que deseen la comprensión y la aplicación de técnicas de Aprendizaje automático en Sus propios Programas
a los Estudiantes, que capaciten para el aprendizaje máquina.
DOWNLOAD
*********
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
rapidgator
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turbobit
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Machine Learning with Python from Scratch
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Duration: 12.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Masterización Machine-Learning De Algoritmos, incluyendo las Redes Neuronales con Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-Learn.
La comprensión del Aprendizaje y su Aplicación en sus propios Programas
Masterización Machine-Learning De Algoritmos, incluyendo las Redes Neuronales con Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-Learn.
¿Qué vas a aprender?
la comprensión del Aprendizaje y su Aplicación en Programas propios
de Entender y utilizar, Pitones más importantes de las Bibliotecas de investigación para el Análisis De los Datos De Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
Comprender y utilizar las Redes neuronales artificiales
, Puede Obtener una sólida Comprensión de machine learning en General,
Potencial para un nuevo trabajo en el Futuro.
Requisitos
un Conocimiento Básico de Python
Conocimientos Básicos de Álgebra Lineal
Sin Conocimientos previos de Machine learning, o varias Bibliotecas necesita.
Descripción
Machine Learning es un Tema candente! Python-Desarrolladores, la comprensión de cómo con Machine Learning están en alta Demanda.
Pero, ¿cómo empezar?
Tal vez Usted ha intentado, los primeros Pasos con la Máquina de Aprender, pero no encontré nada decente tutoriales en línea, la Velocidad rápida.
Tal vez la Información que encontré, era demasiado fácil, y no entrar en el mundo real Machine-learning, Conocimiento en Python,.
O tal vez la Información atrancado en matemáticas complejas Explicaciones y era difícil de obtener.
Cualquiera que sea la Razón, Usted está en el Lugar correcto, si quieren progresar en Sus Habilidades de lenguaje de máquina con Python.
Este Curso Le ayudará a entender los principales machine-learning de algoritmos en Python, y la manera de utilizarlos en Sus propios Proyectos.
Pero, ¿qué es Aprendizaje?
Es un Campo de la informática, de los Equipos, la Capacidad de "aprender", por ejemplo, mejorar el Rendimiento de forma continua en una Tarea, con Datos, sin que explícitamente se programan.
¿Por qué es importante?
Machine learning se utiliza a Menudo para resolver problemas como Complejo para la Gente a resolver. Vamos a crear algoritmos y se aplican una Serie de Datos, el Algoritmo y deje que el equipo de Proceso (ejecutar) el Algoritmo y la Búsqueda de un Modelo (Solución).
Debido a las Aplicaciones prácticas de Aprendizaje, como la auto-conducción de Coches (un Ejemplo) hay un gran Interés de las Empresas y el Gobierno en el aprendizaje máquina, y como Resultado, hay una gran Cantidad de Posibilidades para Python De los Desarrolladores, que son competentes en este Ámbito.
Si quieres mejorar Tu Carrera De Opciones, a continuación, la Comprensión y el trabajo, Aprendizaje automático, con Su propio Python-los Programas deben ser muy alto en Su Lista De Prioridades.
Lo que aprenderás en este Curso?
Para empezar, Usted aprenderá acerca de los científicos más importantes Bibliotecas de Python para data-Análisis como Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn. A continuación, aprenderá más acerca de las Redes neuronales artificiales y con la forma de machine learning Modelos, la.
Recibe una sólida Formación en el aprendizaje de máquina y aplicar este conocimiento directamente en Sus propios Programas.
¿Cuáles son los Principales Temas tratados en el Curso?
Análisis de datos con Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
La máquina de aprendizaje de esquema.
Overfitting y Underfitting
K-Fold Cross Validation
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Regularización: Lazo, Ridge y ElasticNet
Regresión Logística
- Máquinas De Vectores Soporte para Regresión y Clasificación
Naive Bayesiano Clasificador
Árboles de decisión y Random Forest
KNN-Clasificador
Hyperparameter De Optimización: GridSearchCV
Principal Component Analysis (PCA)
DISCRIMINANTE Lineal (LDA)
Núcleo Principal Component Analysis (KPCA)
- Conjunto de Métodos: Embolsado
AdaBoost
K-means clustering Análisis
el modelo de Regresión y Evaluación
Lineal y el Polinomio De Regresión
SVM, KNN, y Random Forest Regresión de
RANSAC Regresión de
, las Redes Neuronales: la Construcción de nuestra propia MLP.
Perceptron Multicapa y de Perzeptron
Y no se Preocupe si Usted no entiende algunas, o todas estas Condiciones. Al Final del Curso, Usted sabe lo que son y cómo usarlos.
¿Por qué la Inscripción en este Curso es la mejor Decisión que Usted puede tomar.
Este Curso Le ayudará a entender los difíciles Conceptos de Aprendizaje de una Manera única. En lugar de centrarse sólo en los complejos de Matemáticas explanaitons, más fácil Declaraciones con los gráficos y la información de pantalla incluido.
Muchos Ejemplos y muy útiles, fragmentos de código, también se incluyen para que sea aún más fácil de aprender y entender.
Después de Completar este Curso, Usted tiene las Habilidades necesarias para aplicar Machine learning en Sus propios Proyectos.
Cuanto antes de este Curso, antes de que Usted tiene las Habilidades y el Conocimiento que necesitan para aumentar Su puesto de trabajo o Asesoría De Posibilidades. Su nuevo trabajo, o de la consultoría Oportunidad Te está esperando!
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Students who wish to take básicos De Python Habilidades al siguiente Nivel mediante el Dominio de Pitones científicos diferentes Bibliotecas
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