[align=center]https://picsee.net/upload/2018-02-03/41506e6202dc.png
Training Your Systems with Python Statistical Modeling
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 4 Hours | 991 MB
Genre: eLearning | Language: English

Питон, мульти-парадигмы языка программирования стал язык для специалистов по обработке данных для анализа данных, визуализации и машинного обучения, этот курс проведет вас через различные понятия, которые они знают и работают с различными аспектами машинного обучения[/center]

вы начинаете погружаться в классический статистический анализ, где вы научитесь вычислять описательные статистики с Пандами. Оттуда вам будет представлен контролируемое обучение, где вы узнаете о принципах машинного обучения и машинного обучения моделей. Далее вы будете работать с бинарными модели прогнозирования, такие как классификация данных с помощью K-ближайших соседей, деревья решений и случайных лесов.
Тогда вы будете анализ работы с алгоритмы регрессии и использовать различные типы регрессии, таких как Ридж регрессии и лассо, и сплайн-интерполяции с составляющей. Затем работают на нейронных сетях, обучить их и трудоустроить регрессии для нейронных сетей. Вы познакомитесь с кластеризацией и оценивать учебные кластера-модели, а также использовать различные типы кластеризации, такие как иерархические и спектральной кластеризации. Наконец, Вы узнаете больше о концепции снижения размерности, такие как анализ главных компонент и низкая размерность представления.

download скачать
uploadgig

Код:
https://uploadgig.com/file/download скачать/309d63d71Ede8c7f/FniupV5E_TrainingYourSystemswithPythonStatisticalModelingVideo.rar

nitroflare

Код:
https://nitroflare.com/view/B814F44CE4F464E/FniupV5E_TrainingYourSystemswithPythonStatisticalModelingVideo.rar

rapidgator

Код:
https://rapidgator.net/file/79b977f076c182e0cde9b0a13f208182/FniupV5E_TrainingYourSystemswithPythonStatisticalModelingVideo.rar.html

turbobit

Код:
https://turbobit.net/btdknxxrk94z/FniupV5E_TrainingYourSystemswithPythonStatisticalModelingVideo.rar.html