Що нового?

Придбаний [[Udemy] Машинне навчання в Python machine learning (Хосе Портільо, Влад Бурмістров)

Інформація про покупку
Тип покупки: Складчина
Ціна: 769 ГРН
Учасників: 0 з 7
Організатор: Відсутній
Статус: Набір учасників
Внесок: 114.3 ГРН
0%
Основний список
Резервний список

Gadzhi

Модератор

Переглянути вкладення 73147



[Udemy] Машинне навчання в Python machine learning (Хосе Портілла, Влад Бурмістров)
Ласкаво просимо на найповніший курс машинного навчання та Data Science!

Цей курс-найкращий спосіб почати з нуля та стати спеціалістом з data science та машинного навчання за допомогою Python.

Це російськомовна версія курсу, який Хосе і його команда готували більше року. І це вже після того, як попередні курси пройшли понад 2 мільйони слухачів.

Цей об'ємний курс може замінити вам цілий набір інших курсів, які можуть коштувати в десятки разів більше.

У цьому курсі ви вивчите наступні теми:
  • Програмування в Python (експрес-курс)
  • NumPy в Python
  • Детальне вивчення Pandas для аналізу та попередньої обробки даних
  • Детальне вивчення Seaborn для візуалізації даних (включаючи Matplotlib для кастомізації графіків)
  • Машинне навчання за допомогою SciKit Learn, включаючи наступні теми:
-- Linear Regression-лінійна регресія;
-- Regularization - Регуляризация;
-- Lasso Regression-ласо-регресія;
-- Ridge Regression-Рідж-регресія;
-- Регуляризация Elastic Net;
-- Logistic Regression-логістична регресія;
-- K Nearest Neighbors-Метод до-найближчих сусідів;
-- Decision Trees - дерева рішень;
-- Random Forests-випадкові ліси;
-- AdaBoost, GradientBoosting-Адаптивний бустинг, градієнтний бустинг;
-- Natural Language Processing-обробка мовних даних;
-- K Means Clustering-кластеризація до-середніх;
-- Hierarchical Clustering-ієрархічна кластеризація;
-- DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - кластеризація на основі щільності даних;
-- PCA-Principal Component Analysis - метод головних компонент;
-- І багато, багато іншого!

Усередині курсу знаходиться набір блокнотів Jupyter Notebook російською мовою з прикладами коду і детальним описом. Для кожного лекції це окремі блокноти, які розкладені по папках відповідно до розділів курсу. Так що, ви зможете не тільки переглянути відео-лекції, а й прочитати блокноти. Це особливо зручно, коли Вам потрібно щось згадати, або швидко пробігтися по матеріалу в пошуках потрібної інформації.

Об'єм: 14.29 Гб.

https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/course/python-machine-learning-data-science-russian/
 
Угорі