MACHINE LEARNING FRANCAIS FORMATION COMPLETE

Ce cours de Machine Learning en français vous enseigne tous les algorithmes, les mathématiques, la programmation en Python, et les astuces à connaitre pour devenir un expert dans le domaine. Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Apprentissage non-supervisé, Régression Linéaire, Régression Linéaire Multiple, Régression Polynomiale, Régression Logistique, Régularisation, Réseau de neurones, Arbre de décision, Random Forest, Probabilités et Statistiques, Bayes, Les libraries Numpy, Sklearn, Matplotlib, Pandas.. Et bien d'autres domaines encore sont au centre des Tutoriels. Cette formation Machine Learning est par ailleurs inspirée de l'excellente formation de Andrew Ng, toute fois j'essaie d'ajouter beaucoup plus de détails, de parler de plus de sujets, je vous montrer des cas pratiques, et je vous donne des astuces issues de ma propre expérience ! La formation commence par des vidéos simples et accessibles à tous, pour que tout le monde puisse suivre la formation, sans aucun pré-requis. Du Machine Learning de niveau intermédiaire, puis expert arrivent ensuite pour satisfaire les plus aventureux d'entre vous ! Merci de vous abonner et de partager cette playlist pour

免费10 节课2小时9分钟高阶

Machine Learnia 频道

2019年6月

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你将学到什么

  • FORMATION MACHINE LEARNING (2019) - ML#1
  • APPRENTISSAGE SUPERVISÉ : LES ÉTAPES - ML#2
  • DESCENTE DE GRADIENT (GRADIENT DESCENT) - ML#4
  • MATRICES ET NUMPY - ML#5
  • RÉGRESSION LINÉAIRE (partie 2/2) - ML#6
  • PYTHON : L'ESSENTIEL POUR MACHINE LEARNING - ML#7
  • RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE AVEC NUMPY - ML#9
  • ÉQUATIONS NORMALES : D'où viennent-elles ? (Vidéo Archive juin 2019

取自课程自身的章节,用作者自己的说法。

免费

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相关主题

本课程包含

  • 2小时9分钟 视频
  • 10 节课
  • 难度:高阶
  • 语言:Français
  • 记住你看到哪里
  • 完全免费,无需银行卡

课时

1 个部分 · 10 节课 · 2小时9分钟 总时长

需要什么

  • 需要经验:课程为进阶水平。

课程介绍

Ce cours de Machine Learning en français vous enseigne tous les algorithmes, les mathématiques, la programmation en Python, et les astuces à connaitre pour devenir un expert dans le domaine. Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Apprentissage non-supervisé, Régression Linéaire, Régression Linéaire Multiple, Régression Polynomiale, Régression Logistique, Régularisation, Réseau de neurones, Arbre de décision, Random Forest, Probabilités et Statistiques, Bayes, Les libraries Numpy, Sklearn, Matplotlib, Pandas.. Et bien d'autres domaines encore sont au centre des Tutoriels. Cette formation Machine Learning est par ailleurs inspirée de l'excellente formation de Andrew Ng, toute fois j'essaie d'ajouter beaucoup plus de détails, de parler de plus de sujets, je vous montrer des cas pratiques, et je vous donne des astuces issues de ma propre expérience ! La formation commence par des vidéos simples et accessibles à tous, pour que tout le monde puisse suivre la formation, sans aucun pré-requis. Du Machine Learning de niveau intermédiaire, puis expert arrivent ensuite pour satisfaire les plus aventureux d'entre vous ! Merci de vous abonner et de partager cette playlist pour

适合谁

  • 已经在做Machine learning的人。

这两项是我们根据课程难度得出的判断,课程介绍是作者本人写的。

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