यह बिल्कुल वही था जो मैं ढूंढ रहा था। स्पष्टीकरण बहुत स्पष्ट थे और उदाहरणों ने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की।
शुरुआती लोगों के लिए हैंड्स-ऑन के-निकटतम पड़ोसी (KNN)
सहज के-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत करना और भविष्यवाणियां करना सीखें, जिसमें स्वच्छ, आधुनिक Python कोड शामिल है।
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इस कोर्स के बारे में
के-निकटतम पड़ोसी (KNN) मशीन लर्निंग में सबसे सहज लेकिन शक्तिशाली एल्गोरिथम में से एक है, जो इसे महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों के लिए एकदम सही शुरुआती बिंदु बनाता है। आधुनिक डेटा एनालिटिक्स में निकटता के आधार पर डेटा बिंदुओं को समूहित करना, वर्गीकृत करना और भविष्यवाणी करना सीखना एक मौलिक कौशल है।
यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको दूरी मेट्रिक्स की पूर्ण मूल बातों से लेकर अपने स्वयं के KNN मॉडल को लागू करने और अनुकूलित करने तक मार्गदर्शन करता है। आप आलसी सीखने के पीछे के मूल तर्क को सीखेंगे, आदर्श पड़ोसियों की संख्या का चयन करना सीखेंगे, और वास्तविक दुनिया की वर्गीकरण समस्याओं को हल करने के लिए स्वच्छ, उत्पादन-तैयार Python कोड लिखेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- गैर-पैरामीट्रिक मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांत, फायदे और सीमाओं को समझें
- समानता को मापने के लिए यूक्लिडियन और मैनहट्टन दूरी सहित विभिन्न दूरी मेट्रिक्स की गणना करें
- आधुनिक Python सिंटैक्स और टाइप हिंट का उपयोग करके खरोंच से KNN एल्गोरिथम लागू करें
- वर्गीकरण और प्रतिगमन मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और ठीक करने के लिए scikit-learn लागू करें
- क्रॉस-वैलिडेशन और त्रुटि-दर विश्लेषण का उपयोग करके K के इष्टतम मान का निर्धारण करें
- आयामीता के अभिशाप और फ़ीचर स्केलिंग जैसी सामान्य चुनौतियों का समाधान करें
कोर्स की शुरुआत मूलभूत परिभाषाओं और दूरी गणित से होती है, इससे पहले कि आपको चरण-दर-चरण Python कार्यान्वयन के माध्यम से ले जाया जाए। आप लिखित स्पष्टीकरण, संरचित कोड स्निपेट और व्यावहारिक अंतर्ज्ञान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए वैचारिक अभ्यासों के माध्यम से अभ्यास करेंगे।
यह कोर्स मशीन लर्निंग में पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है; Python की बुनियादी जानकारी सहायक है लेकिन किसी पूर्व डेटा विज्ञान अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
अपने पहले मशीन लर्निंग एल्गोरिथम में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (4)
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
एक ताज़ा करने के लिए उपयोगी पाया। यकीन नहीं है कि यह एक पूर्ण शुरुआती के लिए सबसे अच्छा शुरुआती बिंदु होगा, सच कहूं तो।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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