使用Python掌握机器学习的7个步骤指南最佳机器学习博客文章

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  • 2020年3月9日
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本使用Python进行机器学习的教程介绍了机器学习以及如何在Python中实现机器学习算法。到本视频结束时,您将能够了解机器学习的工作流程,下载Anaconda的步骤,机器学习的类型以及使用Python进行线性回归和K-Means聚类算法的动手操作。以下是本机器学习教程涵盖的主题:1。为什么要机器学习? (01:09)2。机器学习的应用(01:50)3。机器学习如何工作? (03:33)4。机器学习工作流程(04:53)5。下载Anaconda(06:13)6的步骤。机器学习的类型(09:53)7。线性回归演示(13:51)8。 K-Means聚类演示(26:02)9。用例-天气分析(39:27)什么是机器学习:机器学习是人工智能(AI)的一种应用,它使系统能够自动学习并从经验中进行改进,而无需进行显式编程。学习教程: //www.youtube.com/user/Simplile...Download 机器学习职业指南,探索并步入令人兴奋的机器学习世界,并沿着通往梦想职业的道路前进- //www.simplilearn.com/machine-l...You 也可以在此处浏览幻灯片: //goo.gl/AMDVtDMachine 学习文章: //www.simplilearn.com/what-is-a...#MachineLearningAlgorithms #Datasciencecourse #DataScience #SimplilearnMachineLearning #MachineLearningCourseWe’ve与普渡大学(Purdue University)合作,并与IBM合作,为您提供独特的AI和机器学习研究生课程。点击此处了解详情 - //www.simplilearn.com/ai-and-ma...- -------关于Simplilearn机器学习课程:机器学习是一种人工智能形式,正在彻底改变计算世界以及所有人的数字交互方式。机器学习为诸如推荐引擎,面部识别,欺诈保护甚至自动驾驶汽车之类的创新自动化技术提供支持。本机器学习课程为工程师,数据科学家和其他专业人员提供了机器认证和工作能力所需的知识和动手技能学习。-------为什么要学习机器学习?机器学习正在占领世界-因此,公司之间越来越需要专业人员了解机器学习的来龙去脉预计机器学习市场规模将从202016年的10.3亿美元增长到2022年的88.1亿美元,在预测期内的复合年增长率(CAGR)为44.1%。-----您将从本机器学习课程中学到什么技能?在本机器学习课程结束时,您将能够:1。掌握有监督,无监督和强化学习的概念和建模的概念2。通过动手实践方法获得对机器学习的原理,算法和应用的实际掌握,其中包括从事28个项目和一个顶峰项目3。全面了解机器学习的数学和启发式方面4。了解支持向量机,内核支持向量机,朴素贝叶斯,决策树分类器,随机森林分类器,逻辑回归,K最近邻,K均值聚类等概念和操作5。能够对各种强大的机器学习算法进行建模,包括深度学习,集群和推荐系统-------谁应该参加本机器学习培训课程?我们特别推荐以下机器学习人员进行以下培训: :1。渴望成为数据科学家或机器学习工程师的开发人员2。想要获得有关机器学习算法专业知识的信息架构师3。想要从事机器学习或人工智能工作的分析专业人士4。希望在数据科学和机器学习领域发展职业的毕业生------有关课程和提示的更多更新,请关注我们:-Facebook: //www.facebook.com/Simplilearn- 推特: //twitter.com/simplilearn- 领英 //www.linkedin.com/company/simp...- 网站: //www.simplilearn.com取得Android应用程式: http://bit.ly/1WlVo4uGet iOS应用: http://apple.co/1HIO5J0

#参考

使用Python掌握机器学习的7个步骤指南-最佳机器学习博客文章

六个步骤来掌握Python的机器学习知识-使用Python进行预测性数据分析的实用实施指南| Manohar Swamynathan | Apress

使用Python掌握基本机器学习的7个步骤-2019版-KDnuggets

使用Python掌握机器学习的7个步骤-KDnuggets

六步掌握Python机器学习:使用Python进行预测数据分析的实用实施指南

使用Python进行机器学习机器学习教程| Python机器学习| Simplilearn