Yayıncılık + Öğrenme

GAUAB'da ara

Kitaplar

Teknoloji9
İş5
- Entrepreneurship Books2
  - AI Business Books
  - Startup Strategy Books
- Marketing and Sales Books
- Business Operations Books
- Product and Growth Books
- Business Analytics Books
Lifestyle
Edebiyat
Diller1
- Language Learning Books5
Certifications

Makaleler

Teknoloji5
- Mühendislik Makaleleri
- AI Guides
- Platform Rehberleri
- Cybersecurity Guides
- Yapay Zeka Yazımı
İş3
Lifestyle2
- Wellness and Fitness
- Lifestyle Guides
Edebiyat
Diller
Certifications

GAUAB'da ara

Yayıncılık + Öğrenme

Kitaplar Makaleler Sınavlar Fiyatlandırma

Python ile Makine Öğrenimi | GAUAB

Ücretsiz kitap

Python ile Makine Öğrenimi

Home
Kitaplar
Machine Learning with Python

Python ile Makine Öğrenimi

Okuma erişimi

Ücretsiz kitap

İndirmek için giriş yap Çevrimiçi oku

Python veri işlemeden model eğitimi, değerlendirme, dağıtım, izleme ve portföye hazır projelere geçiş yapan uygulamalı bir makine öğrenimi kılavuzu.

Seviye: intermediateDil: TR TürkçePuan: 0İncelemeler: 0

Teknoloji Programlama Kitapları Computer Languages AI and Machine Learning Python Books Learning AI GAUAB Academy Ai Machine Learning Python Python Books Machine

Kitap

Book contents

01Chapter 1: Introduction to Machine Learning 02Chapter 2: Python for Machine Learning 03Chapter 3: Mathematics for Machine Learning, Practical 04Chapter 4: Data Collection and Loading 05Chapter 5: Data Cleaning 06Chapter 6: Exploratory Data Analysis, EDA 07Chapter 7: Feature Engineering 08Chapter 8: Regression Models 09Chapter 9: Classification Models 10Chapter 10: Ensemble Methods 11Chapter 11: Model Evaluation Metrics 12Chapter 12: Overfitting and Underfitting 13Chapter 13: Hyperparameter Tuning 14Chapter 14: Clustering 15Chapter 15: Dimensionality Reduction 16Chapter 16: Machine Learning with Scikit-Learn 17Chapter 17: Model Pipelines and Automation 18Chapter 18: Model Deployment Basics 19Chapter 19: Model Monitoring 20Chapter 20: Scaling ML Systems 21Chapter 21: End-to-End Project 1: House Price Prediction 22Chapter 22: End-to-End Project 2: Customer Segmentation 23Chapter 23: End-to-End Project 3: Spam Detection 24Chapter 24: Introduction to Deep Learning 25Chapter 25: Natural Language Processing, NLP 26Chapter 26: Time Series Forecasting 27Chapter 27: ML Best Practices 28Chapter 28: Building a Portfolio 29Chapter 29: Machine Learning Career Guide 30Appendix E: Deeper Practice and Extra Examples

İncelemeler

Henüz onaylı inceleme yok.

Tartışma

0 yorum

Henüz onaylı yorum yok. Yeni yanıtlar moderasyon bekleyebilir.