इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!
1995 में, गूगल ने गूगल प्ले स्टोर में प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर: प्ले स्टोर:
रेखागणितीय पुनरावृत्ति सिद्धांत और पायथन कार्यान्वयन को सीखकर मशीन लर्निंग और गहरे सीखने के लिए एक मजबूत नींव बनाएं।
इस कोर्स के बारे में
रेखागणितीय रीग्रेसन (Linear regression) एक आवश्यक गेटवे मॉडल है जो आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क और डेटा विज्ञान के लिए वैचारिक आधार बनाता है।
इस पाठ्य आधारित पाठ्यक्रम में, आप बुनियादी बीजगणितीय अवधारणाओं से अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल के निर्माण और समझ तक का संक्रमण करेंगे. आप रैखिक पुनरावृत्ति के अंतर्निहित सिद्धांत को सीखेंगे, गणितीय समीकरणों को साफ पायथन कोड में अनुवाद करेंगे, और वास्तविक डेटा परिदृश्यों का उपयोग करके अपने मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करें यह सीखेंगे.
आप क्या सीखेंगे:
- 1-D और बहुआयामी रैखिक अवक्रमण के पीछे के मूल गणितीय सिद्धांत को समझें।
- पाइथोन का प्रयोग कर, आधुनिक कोडिंग प्रथाओं जैसे टाइप हिन्टिंग का उपयोग कर, शून्य से रैखिक रीग्रेसन मॉडल बनाएं.
-वास्तविक दुनिया के डेटा सेटों पर रीग्रेसन तकनीकों का इस्तेमाल करना, जैसे कि ऐतिहासिक विकास रुझानों का विश्लेषण और स्वास्थ्य मापांक का पूर्वानुमान।
- ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट और मॉडल इवेल्यूएशन सहित आवश्यक मशीन लर्निंग कार्यप्रणाली लागू करना।
- सामान्य मॉडलिंग की पहचान करें और रोकें जैसे कि अति-फिटिंग और खराब सामान्यीकरण।
- डेटा में हेरफेर करने और सामान्य समीकरणों को हल करने के लिए मानक डेटा विज्ञान लाइब्रेरी का उपयोग करें।
आप मूलभूत शब्दावली तथा रैखिक संबंधों की मूल गणितीय अवधारणाओं का पता लगाकर प्रारंभ करेंगे. वहाँ से, पाठ्यक्रम आपको बहुआयामी इनपुट तथा व्यावहारिक मॉडल सत्यापन तकनीकों पर जाने से पहले एकआयामी समस्याओं के लिए पायथन कोड लिखने के माध्यम से चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करेगा.
यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, प्रोग्रामरों और तकनीकी-समझदार पेशेवरों के लिए है जो मशीन लर्निंग के लिए स्पष्ट, गणितीय रूप से ध्वनि परिचय चाहते हैं. मशीन लर्निंग का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है, हालांकि पायथन और हाई स्कूल बीजगणित के साथ बुनियादी परिचितता आपको सामग्री से अधिकतम प्राप्त करने में मदद करेगी.
आधुनिक शिक्षा के लिए आवश्यक मूलभूत सुविधाओं का विकास करना।
आपको क्या मिलेगा
-
📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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♾️
लाइफटाइम एक्सेस
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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30-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
1 घंटे 44 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (6)
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
वास्तविक दुनिया की प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स चुनौतियों को हल करने के लिए SPSS और Excel का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाना, व्याख्या करना और मान्य करना सीखें।
$4.99
परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए SPSS में सांख्यिकीय मॉडल बनाना और उनकी व्याख्या करना सीखें।
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पायथन में अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए रीग्रेसन तथा वर्गीकरण के मूल तत्वों को सीखें.
$4.99
पैटर्न में मास्टर सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल अस्थायी डेटा का विश्लेषण करने, भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और वित्त, बिक्री और संचालन के लिए पूर्वानुमान पाइपलाइनों का निर्माण करने के लिए।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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