Vasquez
25 marzo 2019, 05:43
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Master Machine Learning , Deep Learning with Python
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 1.50 GB
Duration: 3.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Completo curso que cubre los fundamentos de la Máquina de aprendizaje , aprendizaje Profundo con el código de Python
Lo que aprenderás
Requisitos
Descripción
#Secreto 1 - El requisito de las matemáticas y las estadísticas es muy superficial. En general la gente piensa que para dominar la máquina de aprendizaje que uno necesita saber mucho de matemáticas y estadística
Lo que aprenderás
de la Máquina de Aprendizaje
Requisitos
Básico de Python
Description
permítanme comenzar diciendo secretos de la maestría en aprendizaje de máquina
#Secreto 1 - El requisito de las matemáticas y las estadísticas es muy superficial. En general la gente piensa que para dominar la máquina de aprendizaje que uno necesita saber mucho de matemáticas y estadísticas. Eso no es cierto. Cuando se trata de la aplicación de la máquina de aprendizaje, el conocimiento de las matemáticas y las estadísticas es limitada. La forma de pensar acerca de esto para comparar con el conocimiento de los índices de base de datos. Usted necesita dominar las mejores prácticas de la utilización de índices de base de datos. Usted no necesita saber cómo las bases de datos de los índices de trabajo de los algoritmos. Lo mismo vale para la máquina de aprendizaje de los conceptos.
#Secreto 2 - La habilidad clave para dominar la máquina de aprendizaje se ajuste fino. Cualquier experiencia ML de expertos le dirán que el tiempo máximo que va en la toma de la máquina de problemas de aprendizaje de la producción es la optimización. Por lo tanto ,es importante entender términos como sobreajuste ,underfitting sensibilidad, especificidad, precisión, ROC, AUC. El curso se pasa mucho tiempo en estos conceptos fundamentales.
Un viaje de mil millas comienza con el primer paso. Usted siempre quería aprender de aprendizaje de la máquina, pero muchos factores detenido - miedo a las Matemáticas , la Estadística , la complejidad del tema. Hoy es el día para romper con los miedos.
Inscribirse en la máquina de aprendizaje del curso y ver por ti mismo que dominar la máquina de aprendizaje puede ser simplificado. Siguientes son algunos de los temas que el curso cubre. El curso utiliza Google Python cuadernos. Vea el código de los resultados inmediatamente.
Fundamentos de la máquina de aprendizaje - Funciones de Costo, etiquetados y no Etiquetados de datos, Característica de pesos, de Entrenamiento y de Prueba de la Validación Cruzada.
Característica De La Ingeniería.
Regresión lineal
en la Clasificación de Conceptos acerca de los Verdaderos Positivos, Verdaderos Negativos, Sensibilidad, Especificidad, Precisión, ROC, AUC, Matriz de Confusión
KNN - Algoritmo de
de Sobreajuste y UnderFitting
Regularización
Árboles de Decisión - Entropía, Información Ganancia
Bagging y Boosting
Aprendizaje Profundo de Pesos, los Prejuicios, de todas las Épocas, el Gradiente de la pendiente,por Lotes, el Estocástico Gradiente de la pendiente , Mini Lote
Que este curso es de:
a las Personas interesadas acerca de la ciencia de datos
DOWNLOAD
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
Master Machine Learning , Deep Learning with Python
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 1.50 GB
Duration: 3.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Completo curso que cubre los fundamentos de la Máquina de aprendizaje , aprendizaje Profundo con el código de Python
Lo que aprenderás
Requisitos
Descripción
#Secreto 1 - El requisito de las matemáticas y las estadísticas es muy superficial. En general la gente piensa que para dominar la máquina de aprendizaje que uno necesita saber mucho de matemáticas y estadística
Lo que aprenderás
de la Máquina de Aprendizaje
Requisitos
Básico de Python
Description
permítanme comenzar diciendo secretos de la maestría en aprendizaje de máquina
#Secreto 1 - El requisito de las matemáticas y las estadísticas es muy superficial. En general la gente piensa que para dominar la máquina de aprendizaje que uno necesita saber mucho de matemáticas y estadísticas. Eso no es cierto. Cuando se trata de la aplicación de la máquina de aprendizaje, el conocimiento de las matemáticas y las estadísticas es limitada. La forma de pensar acerca de esto para comparar con el conocimiento de los índices de base de datos. Usted necesita dominar las mejores prácticas de la utilización de índices de base de datos. Usted no necesita saber cómo las bases de datos de los índices de trabajo de los algoritmos. Lo mismo vale para la máquina de aprendizaje de los conceptos.
#Secreto 2 - La habilidad clave para dominar la máquina de aprendizaje se ajuste fino. Cualquier experiencia ML de expertos le dirán que el tiempo máximo que va en la toma de la máquina de problemas de aprendizaje de la producción es la optimización. Por lo tanto ,es importante entender términos como sobreajuste ,underfitting sensibilidad, especificidad, precisión, ROC, AUC. El curso se pasa mucho tiempo en estos conceptos fundamentales.
Un viaje de mil millas comienza con el primer paso. Usted siempre quería aprender de aprendizaje de la máquina, pero muchos factores detenido - miedo a las Matemáticas , la Estadística , la complejidad del tema. Hoy es el día para romper con los miedos.
Inscribirse en la máquina de aprendizaje del curso y ver por ti mismo que dominar la máquina de aprendizaje puede ser simplificado. Siguientes son algunos de los temas que el curso cubre. El curso utiliza Google Python cuadernos. Vea el código de los resultados inmediatamente.
Fundamentos de la máquina de aprendizaje - Funciones de Costo, etiquetados y no Etiquetados de datos, Característica de pesos, de Entrenamiento y de Prueba de la Validación Cruzada.
Característica De La Ingeniería.
Regresión lineal
en la Clasificación de Conceptos acerca de los Verdaderos Positivos, Verdaderos Negativos, Sensibilidad, Especificidad, Precisión, ROC, AUC, Matriz de Confusión
KNN - Algoritmo de
de Sobreajuste y UnderFitting
Regularización
Árboles de Decisión - Entropía, Información Ganancia
Bagging y Boosting
Aprendizaje Profundo de Pesos, los Prejuicios, de todas las Épocas, el Gradiente de la pendiente,por Lotes, el Estocástico Gradiente de la pendiente , Mini Lote
Que este curso es de:
a las Personas interesadas acerca de la ciencia de datos
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