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Data Science 101 - Machine Learning Tutorials

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A descrição de Data Science 101 - Machine Learning Tutorials

O Data Science 101 é um aplicativo educacional para aprender algoritmos de aprendizado de máquina. Devido à ciência de dados e inteligência artificial, novas tecnologias estão surgindo e há necessidade de mais especialização neste campo.
Este aplicativo é um guia para iniciantes para quem quer estudar ciência de dados e fazer seus próprios modelos de aprendizagem de máquina .
Este aplicativo fornece recursos de alta qualidade para estudantes estudar algoritmos de ciência e aprendizagem de máquina e também fornece código obrigatório.
---------------------------------------------------------------------------- Recursos:
------------------
1. Aprenda vários algoritmos de aprendizagem de máquina:
A. Regressão linear
b. k-significa agrupamento
c. Knn
d. Svm
e. Bayes ingênuos
f. Árvores de decisão
2. Inclui código para desenvolver modelos de vários algoritmos de aprendizagem de máquina em Python.
Diferentes conjuntos de dados são usados ​​para desenvolver modelos para que os alunos possam entender quais algoritmos usarem.
3. Aprenda a desenvolver vários projetos de ciência de dados. Vários projetos estão incluídos no aplicativo para que os alunos possam relacionar conceitos com problemas de vida real. Alguns projetos incluem:
A. Análise do sentimento
b. Web raspagem
c. Reconhecimento manuscrito de dígito
4. Aprenda várias bibliotecas científicas (numpy, Pandas, Matplotlib).
Há muitas referências disponíveis se os alunos querem estudar alguns conceitos profundamente.
Baixar este aplicativo e começar a aprender gratuitamente.
Se você realmente gosta deste aplicativo, compartilhá-lo com seus amigos e dar-lhe uma classificação positiva.

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New Algorithms added

Informações

  • Categoria:
    Educação
  • Última versão:
    1.2
  • Atualizada:
    2018-02-04
  • Tamanho:
    3.3MB
  • Requerimentos:
    Android 4.0.3 or later
  • Desenvolvedor:
    Successcrazzy
  • ID:
    com.successcrazzy.datascience101
  • Available on: