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machine-learning in Python Bewertungen

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Savannah L.
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Savannah L.
Post-Baccalaureate IRTA at National Institute of Mental Health (NIMH)
07/30/2018
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Bewertungsquelle: G2-Einladung
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Maschinelles Lernen in Python kann sogar von den technologisch am meisten herausgeforderten Personen genutzt werden!

Es gibt so viele gut dokumentierte, vernünftige, leicht implementierbare Python-Skripte und -Pakete für maschinelles Lernen. Scikit-learn bietet einige erstaunliche Tutorials für Konzeptlernen, Funktionslernen oder „prädiktives Modellieren“ sowie Clustering und das Finden prädiktiver Muster. Mit der Sprache Python selbst ist es einfach zu verstehen, wie man den Kmeans-Algorithmus nutzt und Aspekte des maschinellen Lernens mit eigenen Daten implementiert.
Neeraj V.
NV
Neeraj V.
PHD Student at Arizona State University
07/30/2018
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
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Python - Der einfachste Weg, um in Machine Learning einzusteigen

Die einfache Implementierung, die Python-Bibliotheken bieten, und die verfügbare Dokumentation.
Yi Min (Leon) Y.
YY
Yi Min (Leon) Y.
Senior Marketing Analyst at Rothman Institute
07/13/2018
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Einfach zu lernen, viele Ressourcen = effizient!

Maschinelles Lernen mit Python ist sehr einfach einzurichten. Sobald Sie Python heruntergeladen haben, vorausgesetzt, Sie laden es mit Spyder und Anaconda herunter, wird alles vorverpackt sein. Für Menschen mit amateurhaftem Programmierwissen wie mich, wenn ich auf ein Hindernis stoße, kann ich online gehen und Lösungen finden.