ML

Machine Learning Algorithm with Python (Starter) for Android APK

Herausgeber: Dipendra KM
Android APK Free
DateitypAPK
Ausführung1.0.1
Herausgeber Dipendra KM
Veröffentlichungsdatum28.08.2020
Datum hinzugefügt28.08.2020
Os AnforderungenAndroid
BedarfRequires Android 4.1 and up
Downloads insgesamt0
PreisFree

Beschreibung

Interessieren Sie sich für maschinelles Lernen?

Dann ist diese Anwendung genau das Richtige für Sie. Holen Sie sich alle Konzepte und Studienmaterialien zum maschinellen Lernen für Data Science an einem Ort. Dies ist eine Lern-App zum Erlernen von Algorithmen für maschinelles Lernen.

App-Funktionen:

Vollständiger Offline-Modus.

Absolut frei.

Benutzerfreundliche Grafik-UI (Benutzeroberfläche).

Spickzettel für Python | Pandas | Numpy | Matplotlib

Enthält Code zum Entwickeln von Modellen verschiedener maschineller Lernalgorithmen in Python. Verschiedene Datensätze werden verwendet, um Modelle zu entwickeln, damit die Schüler verstehen können, welche Algorithmen zu verwenden sind.

Diese Anwendung umfasst die folgenden Themen:

Lineare Regression

Einstufung

Lineare Regression

- Einfacher linearer Regressions-Algorithmus für maschinelles Lernen

- Algorithmus für maschinelles Lernen mit multipler linearer Regression

- Polynomialer Regressions-Algorithmus für maschinelles Lernen

Einstufung

- Naive-Bayes-Algorithmus für maschinelles Lernen

- Entscheidungsbaum-Algorithmus für maschinelles Lernen

- Random Forest Machine Learning-Algorithmus

- Unterstützung des Vektor-Algorithmus für maschinelles Lernen

- K Nächster-Nachbar-Machine-Learning-Algorithmus

Clustering

- K-Mean-Clustering-Algorithmus für maschinelles Lernen

- Hierarchischer Clustering-Algorithmus für maschinelles Lernen

Python-Implementierung

Lernen Sie Numpy

Lerne Pandas

Lernen Sie Matplotlib

Laden Sie diese App herunter und lernen Sie kostenlos.

Wenn Ihnen diese App wirklich gefällt, teilen Sie sie mit Ihren Freunden und bewerten Sie sie positiv, wenn Sie einen Fehler finden, schlagen Sie uns dies bitte vor.

Ähnliche Programme

Alternativen