Machine Learning

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Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die die Funktion abhängig von früheren Erfahrungen vorhersagt. Maschinelles Lernen verwendet ein statistisches Modell, das ein Computer verwendet, um eine bestimmte Aufgabe effektiv auszuführen, ohne explizite Programmierung zu verwenden.


【unten aufgeführte Themen】

Tutorial für maschinelles Lernen
Anwendungen für maschinelles Lernen
Der Lebenszyklus von maschinellem Lernen
Anaconda und Python installieren
AI vs. maschinelles Lernen
Wie man Datensätze erhält
Datenvorverarbeitung
überwachtes maschinelles Lernen
unüberwachte Maschine Lernen
Überwachtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen
Regressionsanalyse
Lineare Regression
Einfache lineare Regression
Mehrfache lineare Regression
Rückwärtseliminierung
Polynomregression
Klassifizierungsalgorithmus
Logistische Regression
K-NN-Algorithmus
Support Vector Machine-Algorithmus
Naiver Bayes-Klassifikator
Klassifizierung vs. Regression
Lineare Regression vs. Logistik Regression
Entscheidungsbaum-Klassifizierungsalgorithmus
Random-Forest-Algorithmus
Clustering beim maschinellen Lernen
Hierarchisches Clustering beim maschinellen Lernen
K-Means-Clustering-Algorithmus
Apriori-Algorithmus beim maschinellen Lernen
Assoziationsregellernen
Verwirrungsmatrix
Kreuzvalidierung
Data Science vs. maschinelles Lernen
maschinelles Lernen vs. Deep Learning
Dimensionalitätsreduktionstechnik
Algorithmen des maschinellen Lernens
Überanpassung und Unteranpassung
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