Python के साथ स्क्रैच से k-Nearest Neighbors को कोड करना

क्या आप कभी वास्तव में यह समझना चाहते हैं कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर्दे के पीछे कैसे निर्णय लेते हैं? जबकि आधुनिक लाइब्रेरी मॉडल को आयात करना आसान बनाती हैं, उन्हें स्क्रैच से बनाना डेटा साइंस की मुख्य गणितीय और तार्किक अवधारणाओं में महारत हासिल करने का एक असाधारण प्रभावी तरीका है। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप एक बुनियादी Python प्रोग्रामर से ऐसे व्यक्ति में बदल जाएंगे जो पहले सिद्धांतों से एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग क्लासिफायर को अवधारणाबद्ध कर सकता है, लिख सकता है और उसका परीक्षण कर सकता है। आप सीखेंगे कि आधुनिक Python परंपराओं का उपयोग करके अपने एल्गोरिथम को कैसे संरचित करें, डेटा एरेज़ को कैसे प्रबंधित करें, और दूरी मेट्रिक्स की गणना मैन्युअल रूप से कैसे करें। आप क्या सीखेंगे: k-Nearest Neighbors (kNN) एल्गोरिथम के पीछे के मुख्य गणितीय अवधारणाओं को जानें; स्वच्छ, आधुनिक Python का उपयोग करके यूक्लिडियन दूरी जैसे दूरी सूत्रों को लागू करें; टाइप हिंट्स और मजबूत ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड पैटर्न के साथ अपने मशीन लर्निंग कोड को संरचित करें; फीचर मैट्रिसेस और टारगेट वैक्टर को मैन्युअल रूप से प्रबंधित और विभाजित करें; अपने एल्गोरिथम की भविष्यवाणियों को सत्यापित करने के लिए pytest का उपयोग करके बुनियादी यूनिट टेस्ट लिखें; अपने कस्टम-निर्मित मॉडल की तुलना उद्योग-मानक कार्यान्वयन से करें। यह कोर्स पर्यवेक्षित शिक्षण, फीचर्स और लक्ष्यों की मूलभूत परिभाषाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको सहायक फ़ंक्शन लिखने, मुख्य भविष्यवाणी लूप बनाने और अंतिम मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शन किया जाए। यह उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें Python की बुनियादी समझ है और वे ब्लैक-बॉक्स लाइब्रेरी पर निर्भर हुए बिना मशीन लर्निंग यांत्रिकी की अपनी समझ को गहरा करना चाहते हैं। अपनी मशीन लर्निंग की नींव को जमीन से ऊपर तक बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।