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使用Python进行机器学习快速离线指南
这个免费的应用程序将帮助您正确理解 ML With Python 教程，并教您如何使用 ML With Python 开始编码。在这里，我们涵盖了几乎所有的类、函数、库、属性、引用。顺序教程让您了解从基础到高级的水平。
这个“ML With Python Tutorial”有助于学生从基础到高级逐步学习编码。
***特征***
* 免费的
*易于学习的编程
* 机器学习与 Python 基础
* 机器学习与 Python 进阶
* ML 与 Python 面向对象
* ML With Python 离线教程
***课程***
ML 与 Python 基础教程
Python 生态系统
机器学习方法
机器学习项目的数据加载
用统计数据理解数据
通过可视化了解数据
准备数据
数据特征选择
介绍
逻辑回归
支持向量机（SVM）
决策树
朴素贝叶斯
随机森林
概述
线性回归
概述
K-Means 算法
均值漂移算法
层次聚类
寻找最近的邻居
性能指标
自动工作流程
提高 ML 模型的性能
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最新版本1.0.5更新日志
Last updated on 2022年10月10日
Decision Tree
Naïve Bayes
Random Forest
Linear Regression
K-Means Algorithm
Mean Shift Algorithm
Hierarchical Clustering
Finding Nearest Neighbors
Performance Metrics
Automatic Workflows
Improving Performance of ML Models
翻译中...
Learn ML With Python Offline
1.0.5 by Incognito Inventions
2022年10月10日