Dies ist die Linux-App namens Python Machine Learning, deren neueste Version als python-machine-learning-book-2nd-editionsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens „Python Machine Learning mit OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Python Maschinelles Lernen
BESCHREIBUNG
Dieses Repository begleitet das bekannte Lehrbuch „Python Machine Learning, 2. Auflage“ von Sebastian Raschka und Vahid Mirjalili und dient als vollständige Codebasis mit Beispielen, Notebooks, Skripten und unterstützenden Materialien für das Buch. Es deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Dimensionsreduktion, Modellbewertung, Deep Learning mit TensorFlow und das Einbetten von Modellen in Web-Apps. Jedes Kapitel enthält Jupyter-Notebooks und Python-Skripte, die die Beispiele im Buch replizieren, sodass Leser Code direkt ausführen, prüfen und optimieren können, während sie dem Material folgen. Die Struktur enthält auch Errata-Dokumentation und Assets (Bilder), die in der gedruckten Ausgabe erscheinen und so das Lernen umfassend ergänzen. Das Repository eignet sich sowohl für den Einsatz im Unterricht als auch für das Selbststudium und ist ein wichtiges Nachschlagewerk für Datenwissenschaftler, die Techniken wiederholen.
Eigenschaften
- Vollständiges Code-Repository mit Jupyter-Notebooks und Python-Skripten, Kapitel für Kapitel geordnet
- Deckt breite Kategorien von Algorithmen für maschinelles Lernen und reale Anwendungen ab
- Beispiele hierfür sind Scikit-Learn, TensorFlow, Deep Learning, Modellpipelines und Evaluierung.
- Begleitende Ressourcen (Bilder, Datensätze, Errata) für ein umfassendes Lernerlebnis
- Geeignet für Unterrichtsräume, Tutorien oder das Selbststudium von Praktikern
- MIT-lizenziert und aktiv gepflegt, sodass Sie die Beispiele anpassen oder erweitern können
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/python-machine-learning.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
