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文件大小：18.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 16:38:26
natural-language-processing recognition information-extraction machine-learning-bangla digital-image-processing
介绍 使用Python，Matlab和JavaScript进行预测性模型构建和性能测试 概括 稍后将详细讨论什么机器学习，但是简而言之，如果机器可以根据经验自行学习或预测，则该系统被称为智能或ML激活的。 如今，机器学习已成为任何工程部门的重要课题。 学习它对于数据分析，分类，预测非常重要。 机器学习与大数据，数据科学和人工智能有着千丝万缕的联系。 当前，机器学习的各种理论也被应用到一般的Web应用程序或移动电话中，从而使您使用的应用程序变得更加智能，并获得理解您的思想的能力。 普通应用程序和ML实施应用程序之间的区别在于，普通应用程序将始终是通用的，而ML实施应用程序将是唯一的，每次使用该应用程序时，您都会感觉到该应用程序变得越来越智能。 但是，ML不仅能够为应用程序提供智能，而且从诊断开始就没有针对任何种类的ML进行任何类型的分类和预测。 在这本书中，除了创建模型外，还将使用尽可能流