Python ve NumPy ile sıfırdan makine öğrenme algoritmaları

Makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığını anlamak, her umutlu veri bilimcisi için şarttır. algoritmalara sıfırdan başlamak karmaşık matematiği anlaşılır hale getirir ve öngörü modellerinin iç mekaniğini ortaya çıkarır. Adım adım yazılı açıklamalar ve kod uygulamalarını okuyarak, algoritmaların verileri nasıl işlediği ve önceden inşa edilmiş kütüphanelere güvenmeden performansı nasıl optimize ettiği hakkında derin bir sezgi geliştireceksiniz. Öğreneceğiniz şey: Temel makine öğrenme terminolojisi ve vektör işlemlerini anlayacaksınız. Saf NumPy kullanarak doğrusal ve lojistik gerileme modelleri uygulayın. Karar ağaçları ve mesafe tabanlı sınıflandırıcıları satır satır yapın. Modelleri eğitmek için eğimli inme gibi optimizasyon teknikleri uygulun. Doğruluk ve ortalama kare hata gibi standart metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. Pandas kullanarak veri kümelerini etkili bir şekilde önceden işleyin ve temizleyin. Kurs, anahtar terimler ve temel dizi manipülasyonuyla başlar ve ardından algoritmaların adım adım inşa edilmesine rehberlik eder. Temel Python bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu metin tabanlı kılavuz, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Materyalleri okuyun ve makine algoritmasını en baştan inşa etmeye başlayın.