Python for beginners using sample projects.

Kup Teraz

Cena: $19.99

What’s the best way to learn any technology , by doing a Podczas podróży dowiesz się wielu innych rzeczy. That’s what exactly this tutorial intends to do. This course teaches Python machine learning using project based approach. Below is the full syllabus for the same. i asortyment typowych komponentów, takich jak diody LED.

Rozdział 1:- Installing Python framework and Pycharm IDE.

Rozdział 2:- Creating and Running your first Python project.

Rozdział 3:- Python is case-sensitive

Rozdział 4:- Blok i średnik, typy danych, inferrence & rodzaj()

Rozdział 5:- Python is a dynamic language

Rozdział 6:- Comments in python

Rozdział 7:- Creating function, whitespaces & indentation

Rozdział 8:- Importance of new line

Rozdział 9:- List in python, Indeks, Range & Negative Indexing

Rozdział 10:- For loops and IF conditions

Rozdział 11:- ENERGIA, ENERGIA 8, Python enhancement proposal

Rozdział 12:- ELSE and ELSE IF

Rozdział 13:- Array vs Python

Rozdział 14:- Reading text files in Python

Rozdział 15:- Casting and Loss of Data

Rozdział 16:- Referencing external libararies

Rozdział 17:- Applying linear regression using sklearn

Rozdział 18:- Creatiing classes and objects.

Rozdział 19:- What is Machine learning?

Rozdział 20:- Algoritham and Training data.

Rozdział 21:- Wektory.

Rozdział 22:- Models in Machine Learning.

Rozdział 23:- Features and Labels.

Rozdział 24:- Bag of words.

Rozdział 25:- Implementing BOW using SKLearn.

Rozdział 26:- The fit Method.

Rozdział 27:- StopWords.

Rozdział 28:- The transform Method.

Rozdział 29:- Zip and Unzip.

Rozdział 30:- Project Article Auto tagging.

Rozdział 31 :- Understanding Article auto tagging in more detail.

Rozdział 32 :- Planning the code of the project.

Rozdział 33 :- Looping through the files of the directory.

Rozdział 34 :- Reading the file in the document collection

Rozdział 35 :- Understanding Vectorizer , Document and count working.

Rozdział 36 :- Calling Fit and Transform to extract Vocab and Count.

Rozdział 37 :- Understanding the count and Vocab collection data.

Rozdział 38 :- Count and Vocab structure complexity

Rozdział 39 :- Converting CSR matrix to COO matrix

Rozdział 40 :- Creating the BOW text file.

Rozdział 41 :- Restricting Stop words.

Rozdział 42 :- Array vs List revisited

Rozdział 43 :- Referencing Numpy and Pandas

Rozdział 44 :- Creating a numpy array

Rozdział 45 :- Numpy Array vs Normal Python array

Rozdział 46 :- Why do we need Pandas ?

Rozdział 47 :- Revising Arrays vs Numpy Array vs Pandas

Rozdział 47 :- Corupus / Documents, Document and Terms.

Rozdział 48 :- Understanding TF

Rozdział 49 :- Understanding IDF

Rozdział 50 :- TF IDF.

Rozdział 51 :- Performing calculations of TF IDF.

Rozdział 52 :- Implementing TF IDF using SkLearn

Rozdział 53 :- IDF calculation in SkLearn.