- एक्ज़िक्यूटर्स
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सीखें
Python सीखने का केंद्र चलने योग्य उदाहरण, NumPy, pandas और बहुत कुछ C और C++ सीखने का केंद्र पॉइंटर, मेमोरी, STL और आधुनिक C++ C# सीखने का केंद्रC# मूल बातें, OOP, LINQ, async और .NET अभ्यास Python एल्गोरिदम खोज, सॉर्टिंग, रिकर्शन और विज़ुअलाइज़र O(n) C और C++ एल्गोरिदम C और C++ कार्यान्वयन की तुलना करें
- चैलेंज
AI लर्निंग पाथ
Python में कोड करके मशीन लर्निंग सीखें
15 चुनौतियाँ जिनमें आप क्लासिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ख़ुद लिखते हैं, बिना लाइब्रेरी के: डेटा स्केलिंग, लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, परसेप्ट्रॉन, k-निकटतम पड़ोसी, नाइव बेज़, डिसीज़न ट्री स्प्लिट और k-means। इन्हें Python में क्रम से हल करें; हर चुनौती ब्राउज़र में चलती है और तुरंत टेस्ट व AI समीक्षा मिलती है।
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1 0/3डेटा के साथ काम
मैट्रिक्स गुणन और फ़ीचर स्केलिंग।
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2 0/4रिग्रेशन
सूत्र से और ग्रेडिएंट डिसेंट से रेखा फ़िट करें, फिर प्रायिकताओं का अनुमान लगाएँ।
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3 0/6क्लासिफ़िकेशन
Softmax, क्रॉस-एंट्रॉपी, निकटतम पड़ोसी, नाइव बेज़ और डिसीज़न ट्री स्प्लिट।
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4 0/2समानता और क्लस्टरिंग
कोसाइन समानता और k-means क्लस्टरिंग।
- 1 कोसाइन समानता आसान Python में हल करें
- 2 K-मीन्स क्लस्टरिंग मध्यम Python में हल करें