A six-part roadmap for learning machine learning: start with calculus, probability, and statistics, then move through algorithms like linear regression and decision trees. Build at least one model from scratch using NumPy to understand how it actually works.
गोल्ड है तो ये रोड मा फॉलो करना है। मैंने इसको सिक्स पार्ट्स में डिवाइड किया है। मतलब सिकफेसमेंडिवाइड किया है सबसे पहला फेज जहाँ पर आपको और आइटम के बारे में बेसिक कवर करना है प्लस माटिमे कैल्कुलस बिटियन स्टेटिस्टिक्स कवर करना है इसका ब्रेक डाउन मे दिया हुआ है जिसको आप रेफर कर सकते हो। स्टेट पता रहेगा की आपको कोर एम एल के अलगोरिथम समझ में एलीनियरिग्रेशन लॉजिस्टिक, रिग्रेशन डिसिजंटरीएवबास कैसे क्रिएट होते हैं ये सब कुछ आपको इसमें पढना है। उसके बाद अगर आप चाहे तो डीप लर्निंग के भी कुछ चीजें पढ़ सकते है। उसके बाद मैं आपको रेकमेंड करूंगी की आप कोई भी 1 मशीन लर्निंग मॉडल सिर्फ 1 नहीं जितने भी मॉडल हैं उन सबको नंपाईऐसीक्रिएट करने की कोशिश करना है। दैट्स करेक्ट नम पाई, सिर्फ नम पाई और मैथेमेटिक्स को यूज करके आपको मशीन लर्निंग मॉडल क्रिएट करने हैं क्योंकि वहीं ऐसी अंडरस्टैंडिंग बिल्ड होगी। अगर अंडरस्टैंडिंग बिल्ड हो गई तो कोई भी मॉडल आप चुटकियों में क्रिएट कर सकते हो। क्योंकि एस के लर के पास सारे फंक्शन होते है वो फंक्शन समझना हर किसी के बस की बात नहीं है जो मैथमेटिक्स और नम पाई को यूज करके मॉडल्स बना सकते है वो इंजीनियर बेटर बन सकते हैं। तो इसीलिए आप उस चीज पर ज्यादा ध्यान देना। इस रोड में प के लिए नीचे कॉमेंट करते है। विल सेंड टू यूनियर, डीएम बट, मेक शोर यू फॉलो बिकाज। इसमें डे बाई, डे का, सारे, ब्रेक, डाउन से और काफी सारे फ्री रिसोर्सेज मैंने। इस मंडल में आलरेडी डाल दिए हैं जो आपकी काफी हेल्प करने वाले हैं। उसके साथ साथ पांडा नंपर ही 2 मेन फोकस होता है तो उसके लिए भी मैंने अलग से रिसोर्स डाला है। सो स्टेट फॉलो मी फॉर मोर एंड मेक शर यू कॉमेंट डाउन फॉर द रोड मा।
