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Scikit-Learn Komplettkurs - Python Machine Learning

NeuralNine

Heute machen wir einen Crashkurs zu Scikit-Learn, der bevorzugten Bibliothek in Python, wenn es um traditionelle Machine Learning-Algorithmen (d.h. nicht Deep Learning) geht.

Scikit-Learn-Dokumentation: https://scikit-learn.org/stable/api/index.html

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📚 Programmierbücher & Merchandise 📚

🐍 Das Python-Bibel Buch: https://www.neuralnine.com/books/

💻 Das Algorithmus-Bibel Buch: https://www.neuralnine.com/books/

👕 Programmier-Merch: https://www.neuralnine.com/shop

💼 Dienstleistungen 💼

💻 Freelancing & Nachhilfe: https://www.neuralnine.com/services

🖥️ Setup & Ausrüstung 🖥️: https://neuralnine.com/extras/

🌐 Soziale Medien & Kontakt 🌐

📱 Webseite: https://www.neuralnine.com/

📷 Instagram: https://www.instagram.com/neuralnine

🐦 Twitter: https://twitter.com/neuralnine

🤵 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/neuralnine/

📁 GitHub: https://github.com/NeuralNine

🎙 Discord: https://discord.gg/JU4xr8U3dm

Zeitstempel:

(0:00) Einführung

(1:49) Umgebungseinrichtung

(5:32) Beispielvorschau

(12:22) Datensätze

(23:12) Datenaufteilung

(33:02) Vorverarbeitung

(41:35) Merkmalskodierung

(52:51) Klassifikation

(1:00:27) Regression

(1:04:48) Clustering

(1:12:58) PCA

(1:18:04) Metriken

(1:23:33) Kreuzvalidierung

(1:25:37) Hyperparameter-Tuning

(1:31:04) Pipelines

(1:32:53) Abschluss

Scikit-Learn Komplettkurs - Python Machine Learning | Knoovi