Uczenie Nadzorowane

Opanuj najpopularniejszy rodzaj uczenia maszynowego. Naucz się tworzyć modele, które dokonują prognoz na podstawie oznaczonych danych, obejmujące zadania regresji i klasyfikacji.

8 courses

Regresja liniowa w Pythonie: Podstawy uczenia maszynowego

Zbuduj silne podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, opanowując teorię regresji liniowej i implementację Pythona od podstaw.
★ 4.6 (6,814)

Praktyczne uczenie maszynowe z Pythonem i Scikit-Learn

Buduj, oceniaj i optymalizuj modele predykcyjne za pomocą Pythona i scikit-learn za pomocą uporządkowanych, szczegółowych przewodników.
★ 4.6 (8,780)

Nadzorowane uczenie maszynowe w Pythonie z scikit-learn

Twórz, dostrajaj i oceniaj modele predykcyjne za pomocą Pythona i scikit-learn, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy z klasyfikacją i regresją.
★ 4.8 (8,004)

Podstawy uczenia maszynowego i regresji liniowej

Zbuduj solidne podstawy w modelowaniu predykcyjnym, zrozumiawszy podstawowe algorytmy i zasady matematyczne leżące u podstaw uczenia maszynowego z nadzorem.
★ 4.4 (5,259)

Wprowadzenie do uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej

Zbuduj solidne podstawy w modelowaniu predykcyjnym i wzorcach danych, aby rozwiązać praktyczne problemy przy użyciu nowoczesnych technik uczenia maszynowego.
★ 4.6 (3,374)

Praktyczne uczenie maszynowe i modelowanie predykcyjne

Buduj i stosuj niezawodne modele predykcyjne, aby rozwiązywać problemy związane z danymi w świecie rzeczywistym przy użyciu nowoczesnych technik algorytmicznych.
★ 4.5 (3,267)

Nadzorowane uczenie maszynowe dla początkujących

Opanuj podstawy regresji i klasyfikacji, aby zbudować pierwsze modele predykcyjne w Pythonie.
★ 4.9 (1,325)

Uczenie maszynowe z nadzorem: przewidywanie z wykorzystaniem etykietowanych danych

Zbuduj solidne podstawy w modelowaniu predykcyjnym, opanowując regresję i algorytmy klasyfikacji, aby rozwiązywać problemy oparte na danych.
★ 4.5 (27)