Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học Tìm Hiểu Modern JavaScript - Cơ Bản Đến Nâng Cao [Khóa 9734 A]

28 tháng 11 2018 / 2 Comments

Học, tìm hiểu và xây dựng các dự án thực tế với JavaScript thuần túy (Không có framework hoặc thư viện).



Bạn sẽ học gì:

  • - Xây dựng 10 dự án thực tế với JavaScript thuần túy.
  • - Làm chủ DOM (document object model) không có jQuery.
  • - Lập trình không đồng bộ với Ajax, API Fetch, Promises & Async / Await.
  • - OOP bao gồm ES5 nguyên mẫu và ES2015 classes.
  • - Tìm hiểu các JavaScript Patterns.
  • - Biểu thức chính quy, xử lý lỗi, localStorage và nhiều hơn thế nữa.

LINK TẢI KHÓA HỌC:

Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.





Được đăng bởi Nhà Sách Tin Học 2 nhận xét
Nhãn: , , ,

Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning Từ A Đến Z: Thực Hành Với Python & R Trong Data Science [Khóa 9728 A]

/ No Comments

Tìm hiểu cách tạo Thuật toán học máy bằng Python và R từ hai chuyên gia về Khoa học dữ liệu. Đã bao gồm các mẫu mã.
Nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực học máy, Thì đây là  khóa học tuyệt vời nhất dành cho bạn! Với hơn 390 ngàn người đăng ký và hơn 76 ngàn đánh giá 5 sao, bạn sẽ thấy khóa học này tuyệt vời như thế nào ! 

 Khóa học bao gồm các phần sau:
  • - Part 1 - Data Preprocessing.
  • - Part 2 - Regression: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression.
  • - Part 3 - Classification: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification.
  • - Part 4 - Clustering: K-Means, Hierarchical Clustering.
  • - Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat.
  • - Part 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling.
  • - Part 7 - Natural Language Processing: Bag-of-words model and algorithms for NLP.
  • - Part 8 - Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks.
  • - Part 9 - Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Kernel PCA.
  • - Part 10 - Model Selection & Boosting: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost.
Các bạn cũng có thể xem chi tiết hơn về khóa  học này và nếu có điều kiện có thể mua khóa học ủng hộ tác giả tại đây: Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science.

LƯU Ý : CÁCH TẢI FILE TỪ GOOGLE DRIVE KHI BÁO GIỚI HẠN LƯỢT TẢI DO TẢI QUÁ NHIỀU TẠI ĐÂY: https://goo.gl/56yU26

LINK TẢI KHÓA HỌC:


Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Được đăng bởi Nhà Sách Tin Học 0 nhận xét
Nhãn: , , , , ,
Đăng ký: Bài đăng ( Atom )