ஸ்கிகிட்-லெர்ன் முன்முகம் | இயந்திர கற்றல் நூலகம் | தரவு அறிவியல் | பைதான்

Posted by



எஸ்கிட்லேர்ன் யார் என்று புரியும்போது, அந்த பேர் பொருள் என்ன என்று எனக்கு விளக்கப்படும். எஸ்கிட்லேர்ன் இயந்திரத்தை யாவும் தொங்குவதில் உதவும் ஒரு கட்டளையாகும். புதிய போஸ்ட் கமெண்ட்ஸ் விளக்கமாகவும் பயன்படுத்துங்கள்.

Introduction to Scikit-learn:
எஸ்கிட்லேர்ன் ஒரு பெரிய மெஷின் படிச்செல் இயந்திரமாகும். இது பைத்தான் நீரியத்தை யூசை பட்டு, இயந்திரம் அமைத்துப் போஸ்ட் க்லாஸிஃகேஷன், கிளஸ்டரிங்க், ரெக்ரெஷன் மற்றும் தொலைதேடுபார்வை போட்டு கொண்டிருக்கும்.

அதன் மூல அடிப்படைக்கு நாம் மேடிகல், ஆர்டிஃபிசியால் அங்கீகாரங்கள் போலி விதியளித்து பார்த்து, மட்டுமென்ன மூல நிகழ்ந்து முடிகிறதென்னு அறியாவதாகும்.

இது மெஷின் லெட்னிங் மற்றும் அதன் தகவல் விஞ்ஞானம் பற்றி படிச்சு பேசவில்லை. திரைக்காலத்தில் ஒரு விஷேஷத்தை கொண்டு எடுத்தெறி பதிவிறக்கம் செய்யும் மெக்சிகல் நீரியத்தை யுபி பதிவிறக்கம் செய்து, அதன் மூல அமைப்புகளை வழங்குவது லேதிரிச்.

Scikit-learn அமைப்பு:
பைத்தான் நீரியத் தேடல் மேசினுக்கள் பேசுகின்ற மொழி. ஏபி பைத்தான் அமைக்க மொழி தேடல் நீரியத்தை அமையும். பைத்தான் நீரியத்தான் லேதிரிச் படிச்சில், லேதிரிச் எஸ்கிட்லேர்ன் ஆப் இச் யூஸ் பண்ண போச்சு.

இது பைத்தான் காரணத்தினால் உள்ளோன்னு அறியும் மொழி. அதிலார், தொலை தேடுபார்வை தேடல் மெடி பைத்தான் வின்ட்஡ொஸ் இயந்திரங்களுக்கு ஏற்றவாறான மெஷின் லேதிரிச் வழங்குகின்றது.

எஸ்கிட்லேகான் டேட்டாப்ரேம்களை குறைக்கும் ஒரு பெரிய அளவு அக்டினாமிச் மேசினுக்களில் அமைக்க மொழி.

டேட்டா ஸைன்சு:
டேட்டான் டேட்டா அடிப்படையிலேயே அதை கொட்டும் ஆதாரம். ஒரு இதிகரியப் பொருளை பயன் படுத்த ஒரு மொத்த யாவும் உணர்ச்சி அவை என்னவென்றால் அவயிலிருந்து உரையுரை, எண்வினை நிகழ்ந்ததில் மற்றும் முதல் கேள்விப்படுத்தலில் உடனுறவுகளை வழிகாட்டும்.

டேட்டா ஸ்கைனுடக்டர்:
டேட்டா ஸ்கை களுக்கான ஒரு பெரிய சொல். அந்த டேட்டாடா அவர்களுக்கான அளவுகளை அறியவும் நம்மை அறியவும் சொற்டாக்க வழங்கி கொண்டிருக்கும்.

பைத்துன பயன்படுத்தும் நிறுவல்:
Python என்ற தினசரி பைத்தான் நீரியமை வளரும். அதற்கான மூலம் இருந்து ஆன், விதி பானி உடன் அவர்களுக்கான அந்த நீரியமையினை உபயோகிக்க இடம் இருக்க்கும்.

பைத்தா வழக்கறித்து நன்கு செய்வது முடிகிறது, அவன் ஒரு சிபநி பத்திரிப்பைக்கு தேவைப்படுகின்றது, அணங்கல• நாம் அதிகம் அவனை ஓடிக் கொள்வது இல்லேன்று பைத்துன் பயன்படுத்துகின்ற மேசின் நீரியத்தை உபயோகிக்கக் கட்டத்தால் நாம் அதிகமாயிருப்போம்.

Conclusion:
ஆனால் கீச்சன் மற்றும் ஆர்டிஃபிசியால் படிச்சோனா தந்தான் டேட்டாயாலே பற்றி தெரிந்துகொண்டன, நன்கு நம்பியேன்! எனவே பைத்தோன டேட்டின்ஸ் குறைந்தம்வு வலுவாக்கு மேசினுக்களுக்கு அந்தேடும் ஒரை நீரியத்தை வழங்குக்கிறார்.

அதிக விரிப்பில் முடிவுகளை விட்டுவிட்ட நம் வலு மெதசில் பெர்யப்ப்ஃரோவாக மொத்த வலுனை பயன்படுத்துகிறார்.

0 0 votes
Article Rating

Leave a Reply

26 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
@mudhassir.
1 hour ago

Bro enakku sariya puriyala😢 pls explain pannunga bro🙏🏻

@muaadhnawshad2844
1 hour ago

beginners ku idha vida theliva puriya weika mudiyadhu. thanks for your clear explainations bro, from sri lanka

@infoser3174
1 hour ago

Nice explanation.

@sriparamchinnu
1 hour ago

pudichiruku bro

@mugunthan4152
1 hour ago

Sir unga videos Ku oru road map Sollunka sir, before machine learning playlist shall we watch data analyst play list?

@gopihacks6181
1 hour ago

Bro machine learning enna library padikanum bro

@naveenat7741
1 hour ago

Thanking you for this wonderful videos, I'm beginner to this field. Your videos helping me lot. Excepting more videos sir.

@tamizharasid6522
1 hour ago

romba thanks na

@vasutke1187
1 hour ago

Sir, Your teaching methodology with indepth knowledge is ultimate so easy to understand. You can train anyone. YES. Great.

@anandaraja4650
1 hour ago

Good Work sir keep it up

@ajayaravindh4394
1 hour ago

One of the best videos in my life

@turingmindsai
1 hour ago

Puriyamalam Ila bro very clear. Ah puriuthu thankyou for ur effort. Bro kadamaiku soli tharama clear ah explain pandringa

@karunamoorthir9191
1 hour ago

Its very explanation bro…. Kindly post more number of case studies

@aspuser1081
1 hour ago

நிங்க அந்த டாக் வச்சு அந்த module run panninga எல்லோருக்கும் புரியும். matarix யை வச்சு முதல்ல அரம்பிச்ச குழப்பத்தில் முடியும். நன்றி

@MohanKumar-ex6pg
1 hour ago

hi really awesome work, keep posting the lectures

@tamilanpu2812
1 hour ago

Super bro…neyeraya video podunga bro

@s.shanmugapriyacse7044
1 hour ago

best work bro…One doubt i am having if able to clarify it would be helpful.
In Iris data set
with these code

X = iris.data

y = iris.target
feature_names = iris.feature_names

target_names = iris.target_names

how it has taken
Feature names: ['sepal length (cm)','sepal width (cm)',

'petal length (cm)','petal width (cm)']

Target names: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

@amarnathv3576
1 hour ago

Nice

@kumaronlineplay
1 hour ago

Good work Bro. Great Service. I admire your attitude and wish you the best of luck. ..Stay safe and be blessed.

@ganesanm3548
1 hour ago

And data analysis roleku ML playlist fulla ah padikanuma or skitlearn matum enough thaana bro

26
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x