Python for beginners using sample projects.

Цена: $19.99

What’s the best way to learn any technology , by doing a ПРОЕКТ. 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. Счастливого обучения.

Глава 1:- Installing Python framework and Pycharm IDE.

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

Глава 3:- Python is case-sensitive

Глава 4:- Переменные, Этот экзамен предназначен для специалистов по базам данных, которые создают и внедряют базы данных в организациях и обеспечивают высокий уровень доступности данных., inferrence & тип()

Глава 5:- Python is a dynamic language

Глава 6:- Comments in python

Глава 7:- Creating function, whitespaces & indentation

Глава 8:- Importance of new line

Глава 9:- List in python, Индекс, Range & Negative Indexing

Глава 10:- For loops and IF conditions

Глава 11:- ПКП, ПКП 8, Python enhancement proposal

Глава 12:- ELSE and ELSE IF

Глава 13:- Array vs Python

Глава 14:- Reading text files in Python

Глава 15:- Casting and Loss of Data

Глава 16:- Referencing external libararies

Глава 17:- Applying linear regression using sklearn

Глава 18:- Creatiing classes and objects.

Глава 19:- What is Machine learning?

Глава 20:- Algoritham and Training data.

Глава 21:- Векторы.

Глава 22:- Models in Machine Learning.

Глава 23:- Features and Labels.

Глава 24:- Bag of words.

Глава 25:- Implementing BOW using SKLearn.

Глава 26:- The fit Method.

Глава 27:- StopWords.

Глава 28:- The transform Method.

Глава 29:- Zip and Unzip.

Глава 30:- Project Article Auto tagging.

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

Глава 32 :- Planning the code of the project.

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

Глава 34 :- Reading the file in the document collection

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

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

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

Глава 38 :- Count and Vocab structure complexity

Глава 39 :- Converting CSR matrix to COO matrix

Глава 40 :- Creating the BOW text file.

Глава 41 :- Restricting Stop words.

Глава 42 :- Array vs List revisited

Глава 43 :- Referencing Numpy and Pandas

Глава 44 :- Creating a numpy array

Глава 45 :- Numpy Array vs Normal Python array

Глава 46 :- Why do we need Pandas ?

Глава 47 :- Revising Arrays vs Numpy Array vs Pandas

Глава 47 :- Corupus / Документы, Document and Terms.

Глава 48 :- Understanding TF

Глава 49 :- Understanding IDF

Глава 50 :- TF IDF.

Глава 51 :- Performing calculations of TF IDF.

Глава 52 :- Implementing TF IDF using SkLearn

Глава 53 :- IDF calculation in SkLearn.