| Chapter01 | |||
| Chapter 01_Journey from Statistics to Machine Learning.R | 5.95 KB | ||
| Chapter 01_Journey from Statistics to Machine Learning.py | 7.38 KB | ||
| Data.zip | 140.07 KB | ||
| Chapter02 | |||
| Chapter 02_Parallelism of Statistics and Machine Learning.R | 3.68 KB | ||
| Chapter 02_Parallelism of Statistics and Machine Learning.py | 6.27 KB | ||
| Chapter03 | |||
| Chapter 03_Logistic Regression vs Random Forest.R | 7.49 KB | ||
| Chapter 03_Logistic Regression vs Random Forest.py | 14.3 KB | ||
| Chapter04 | |||
| Chapter 04_Tree based ML Models.R | 25.32 KB | ||
| Chapter 04_Tree based ML Models.py | 20.35 KB | ||
| WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv | 222.63 KB | ||
| Chapter05 | |||
| Chapter 05_KNN n Naive Bayes.R | 10.83 KB | ||
| Chapter 05_KNN n Naive Bayes.py | 11.09 KB | ||
| Chapter06 | |||
| Chapter 06_SVM_n_NN.R | 6.82 KB | ||
| Chapter 06_SVM_n_NN.py | 9.85 KB | ||
| digitsdata.csv | 485.07 KB | ||
| letterdata.csv | 715.5 KB | ||
| Chapter07 | |||
| Chapter 07_Recomm_Engine.R | 4.47 KB | ||
| Chapter 07_Recomm_Engine.py | 6.89 KB | ||
| movies.csv | 447.65 KB | ||
| ratings.csv | 2.33 MB | ||
| Chapter08 | |||
| Chapter 08_Kmeans_PCA.R | 4.8 KB | ||
| Chapter 08_Kmeans_PCA.py | 17.49 KB | ||
| digitsdata.csv | 485.07 KB | ||
| iris.csv | 4.51 KB | ||
| Chapter09 | |||
| Chapter 09_RL.py | 22.83 KB | ||
| Software-hardware list.pdf | 106.77 KB | ||
| statisticsformachinelearning.pdf | 16.7 MB |
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Résumer en anglais
Complex statistics in Machine Learning worry a lot of developers. Knowing statistics helps you build strong Machine Learning
models that are optimized for a given problem statement. This book will
teach you all it takes to perform complex statistical computations
required for Machine Learning. You will gain information on statistics
behind supervised learning, unsupervised learning, reinforcement
learning, and more. Understand the real-world examples that discuss the
statistical side of Machine Learning and familiarize yourself with it.
You will also design programs for performing tasks such as model,
parameter fitting, regression, classification, density collection, and
more.
By the end of the book, you will have mastered the required statistics for Machine Learning and will be able to apply your new
skills to any sort of industry problem.
Résumer en français
Les statistiques complexes dans l'apprentissage automatique inquiètent beaucoup de développeurs. La connaissance des statistiques vous aide à créer de solides modèles
d'apprentissage automatique optimisés pour un énoncé de problème donné. Ce livre vous apprendra tout ce qu'il faut pour effectuer des calculs
statistiques complexes requis pour l'apprentissage automatique. Vous obtiendrez des informations sur les statistiques derrière
l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé,
l'apprentissage par renforcement, et plus encore. Comprenez les exemples du monde réel qui traitent du côté statistique de
l'apprentissage automatique et familiarisez-vous avec lui. Vous pourrez également concevoir des programmes pour effectuer des tâches
telles que le modèle, l'ajustement des paramètres, la régression, la
classification, la collecte de densité, et plus encore.
À la fin du livre, vous aurez maîtrisé les statistiques requises pour
l'apprentissage automatique et serez en mesure d'appliquer vos nouvelles
compétences à tout type de problème de l'industrie.
Hébergeur : Aucune Info
Format : PDF/Py/Zip/R
Résolution :
Langues : Anglais
Nombre de pages : 439
Découpage : Aucun 
Nombre de fichiers et tailles : 27 ficher, poids total 21,7 Mo (Le book + les ressources disponibles/corrections)
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Udemy - Applied Statistics and Probability for Data Science - Python Posted by
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1.5 GB | freecoursewb | 4 months | 4 | 1 |
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