اشتري الآن

السعر: $19.99

ما هي أفضل طريقة لتعلم أي تقنية , عن طريق القيام أ مشروع. هذا بالضبط ما ينوي هذا البرنامج التعليمي القيام به. تعلم هذه الدورة التعلم الآلي للبايثون باستخدام نهج قائم على المشاريع. يوجد أدناه المنهج الكامل لنفسه. تعلم سعيد.

الفصل 1:- تثبيت Python framework و Pycharm IDE.

الفصل 2:- إنشاء وتشغيل مشروعك الأول في Python.

الفصل 3:- لغة Python حساسة لحالة الأحرف

الفصل 4:- الدورة الوحيدة لتعليم التواصل مع البرامج الأخرى لأكثر من, أنواع البيانات, استنتاج & نوع()

الفصل 5:- بايثون لغة ديناميكية

الفصل 6:- تعليقات في بيثون

الفصل 7:- خلق وظيفة, المسافات & المسافة الفارغة

الفصل 8:- أهمية الخط الجديد

الفصل 9:- قائمة في بيثون, فِهرِس, يتراوح & الفهرسة السلبية

الفصل 10:- للحلقات وشروط IF

الفصل 11:- PEP, PEP 8, اقتراح تحسين بايثون

الفصل 12:- ELSE و ELSE IF

الفصل 13:- Array vs Python

الفصل 14:- قراءة الملفات النصية في بايثون

الفصل 15:- الصب وفقدان البيانات

الفصل 16:- الرجوع إلى lpararies الخارجية

الفصل 17:- تطبيق الانحدار الخطي باستخدام sklearn

الفصل 18:- إنشاء الطبقات والأشياء.

الفصل 19:- ما هو التعلم الآلي?

الفصل 20:- بيانات Algoritham والتدريب.

الفصل 21:- ثلاثة أبعاد.

الفصل 22:- النماذج في تعلم الآلة.

الفصل 23:- الميزات والتسميات.

الفصل 24:- حقيبة الكلمات.

الفصل 25:- تنفيذ BOW باستخدام SKLearn.

الفصل 26:- الطريقة الملائمة.

الفصل 27:- كلمات التوقف.

الفصل 28:- طريقة التحويل.

الفصل 29:- Zip و Unzip.

الفصل 30:- وضع العلامات التلقائي على مادة المشروع.

الفصل 31 :- فهم وضع العلامات التلقائي على المقالات بمزيد من التفصيل.

الفصل 32 :- تخطيط كود المشروع.

الفصل 33 :- التكرار خلال ملفات الدليل.

الفصل 34 :- قراءة الملف في مجموعة المستندات

الفصل 35 :- فهم Vectorizer , توثيق وإحصاء العمل.

الفصل 36 :- استدعاء Fit and Transform لاستخراج Vocab و Count.

الفصل 37 :- فهم بيانات العد وجمع المفردات.

الفصل 38 :- تعقيد بنية العد و Vocab

الفصل 39 :- تحويل مصفوفة CSR إلى مصفوفة COO

الفصل 40 :- إنشاء ملف نصي BOW.

الفصل 41 :- تقييد كلمات التوقف.

الفصل 42 :- تمت إعادة النظر في قائمة الصفيف مقابل القائمة

الفصل 43 :- الإشارة إلى نومبي والباندا

الفصل 44 :- إنشاء مصفوفة عددية

الفصل 45 :- مصفوفة Numpy مقابل مصفوفة Python العادية

الفصل 46 :- لماذا نحتاج الباندا ?

الفصل 47 :- مراجعة Arrays vs Numpy Array vs Pandas

الفصل 47 :- جسم / وثائق, الوثيقة والشروط.

الفصل 48 :- فهم TF

الفصل 49 :- فهم جيش الدفاع الإسرائيلي

الفصل 50 :- TF IDF.

الفصل 51 :- أداء حسابات قوات الدفاع الإسرائيلية.

الفصل 52 :- تنفيذ TF IDF باستخدام SkLearn

الفصل 53 :- حساب IDF في SkLearn.