Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/hamidhosen42/my-learning-book-shunno-theke-python-machine-learning-hate-kalame-scikit-learn

Shunno Theke Python Machine learning Hate Kalame Scikit Learn
https://github.com/hamidhosen42/my-learning-book-shunno-theke-python-machine-learning-hate-kalame-scikit-learn

ipynb-jupyter-notebook machine-learning numpy pandas python scikitlearn-machine-learning

Last synced: 1 day ago
JSON representation

Shunno Theke Python Machine learning Hate Kalame Scikit Learn

Host: GitHub
URL: https://github.com/hamidhosen42/my-learning-book-shunno-theke-python-machine-learning-hate-kalame-scikit-learn
Owner: hamidhosen42
Created: 2021-08-22T19:33:04.000Z (about 3 years ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2021-08-31T02:57:02.000Z (about 3 years ago)
Last Synced: 2024-09-23T22:02:27.343Z (2 days ago)
Topics: ipynb-jupyter-notebook, machine-learning, numpy, pandas, python, scikitlearn-machine-learning
Language: Jupyter Notebook
Homepage:
Size: 3.12 MB
Stars: 2
Watchers: 1
Forks: 0
Open Issues: 0
Metadata Files:
- Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

# Shunno-Theke-Python-Machine-learning-Hate-Kalame-Dcikit-Learn

### reference :
1. [শূন্য থেকে পাইথন মেশিন লার্নিং : হাতেকলমে সাইকিট-লার্ন](https://raqueeb.gitbook.io/scikit-learn/)
2. [শূন্য থেকে পাইথন মেশিন লার্নিং : হাতেকলমে সাইকিট-লার্ন (GitHub-Link)](https://github.com/hamidhosen42/ml-python)
3. [Machine Learning with Iris Dataset](https://www.kaggle.com/jchen2186/machine-learning-with-iris-dataset)

### কী করবো সামনে? Most Importent Machine Learning Book and Github link:
1. [1-Learning scikit-learn Machine Learning in Python, by Raúl Garreta, Guillermo Moncecchi.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7068876/1-Learning.scikit-learn.Machine.Learning.in.Python.by.Raul.Garreta.Guillermo.Moncecchi.pdf) - চ্যাপ্টার ২, টাইটানিক হাইপোথেসিস উইথ ডিসিশন ট্রিজ, প্রেডিকটিং হাউজ প্রাইসেস উইথ রিগ্রেশন, চ্যাপ্টার ৪, ফিচার এক্সট্রাকশন, ফিচার সিলেকশন, গ্রিড সার্চ ইত্যাদি।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/gmonce/scikit-learn-book)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/akoichig/Garreta_Learning_scikit-learn_Machine_Learning_in_Python)

2. [2.1-Data Science from Scratch First Principles with Python, by Joel Grus.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7068905/2.1-Data.Science.from.Scratch.First.Principles.with.Python.by.Joel.Grus.pdf)

[2.2-Data Science from Scratch First Principles with Python, by Joel Grus..pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7077973/2.2-Data.Science.from.Scratch.First.Principles.with.Python.by.Joel.Grus.pdf)- চ্যাপ্টার ১১, মেশিন লার্নিং, চ্যাপ্টার ১২, কে নিয়ারেস্ট নেইবার্স চ্যাপ্টার ১৪, সিম্পল লিনিয়ার রিগ্রেশন, চ্যাপ্টার ১৭, ডিসিশন ট্রিজ।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/flavono123/data_science_from_scratch)
3. [GitHub Full Book Example](https://github.com/cbare/data-science-from-scratch)
4. [GitHub Full Book Example](https://github.com/matiasmm/data-science-sandbox)

3. [3-Python Data Science Handbook Essential Tools for Working with Data, by Jake VanderPlas.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7068935/3-Python.Data.Science.Handbook.Essential.Tools.for.Working.with.Data.by.Jake.VanderPlas.pdf)- চ্যাপ্টার 5, হাইপার-প্যারামিটার এন্ড মডেল ভ্যালিডেশন, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, ইন ডেপ্থ - লিনিয়ার রিগ্রেশন, রেগুলারাইজেশন ইন ডেপ্থ - ডিসিশন ট্রিজ এন্ড Random ফরেস্ট।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook)
2. [GitHub Full Book Example](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/)
3. [GitHub Full Book Example](https://colab.research.google.com/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/Index.ipynb#scrollTo=ZvTUFl9P8us-)

4. [4-Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists by by Andreas C. Müller, Sarah Guido](http://noracook.io/Books/Python/introductiontomachinelearningwithpython.pdf)- চ্যাপ্টার ২, সুপারভাইজ্ড লার্নিং, চ্যাপ্টার ৫, মডেল ইভালুয়েশন, গ্রিড সার্চ উইথ ক্রস ভ্যালিডেশন, মেট্রিকস এন্ড স্কোরিং।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/millengustavo/ml-books)
3. [GitHub Full Book Example](https://sci2lab.github.io/mehdi/teaching/cs4520/)

5. [5- Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow by Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7068985/5-.Python.Machine.Learning.Machine.Learning.and.Deep.Learning.with.Python.scikit-learn.and.TensorFlow.by.Sebastian.Raschka.Vahid.Mirjalili.pdf)- চ্যাপ্টার ২, ট্রেনিং সিম্পল মেশিন লার্নিং এলগরিদম ফর ক্লাসিফিকেশন, চ্যাপ্টার ৩, এ ট্যুর অফ মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার ইউজিং সাইকিট লার্ন, চ্যাপ্টার ৩, বিল্ডিং গুড ট্রেনিং সেটস - ডেটা প্রি-প্রসেসিং
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition)

6. [6.1-Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron.pdf](https://www.knowledgeisle.com/wp-content/uploads/2019/12/2-Aur%C3%A9lien-G%C3%A9ron-Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-Tensorflow_-Concepts-Tools-and-Techniques-to-Build-Intelligent-Systems-O%E2%80%99Reilly-Media-2019.pdf)

[6.2-Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7069020/6.2-Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow.Concepts.Tools.and.Techniques.to.Build.Intelligent.Systems.by.Aurelien.Geron.pdf)- চ্যাপ্টার ২, এন্ড টু মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট, ফাইন টিউন ইয়োর মডেল, চ্যাপ্টার ৩, ক্লাসিফিকেশন, পারফরমেন্স মেজার, চ্যাপ্টার ৪, ট্রেনিং মডেলস, চ্যাপ্টার ৭, এনসেম্বল লার্নিং এন্ড র‌্যান্ডম ফরেস্টস।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/Akramz/Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/ageron/handson-ml2)
3. [GitHub Full Book Example](https://github.com/ageron/handson-ml)
4. [GitHub Full Book Example](https://github.com/rlepsch/HANDS-ON-MACHINE-LEARNING-WITH-SCIKIT-LEARN-AND-TENSORFLOW)
5. [GitHub Full Book Example](https://github.com/amitanalyste/aurelienGeron)

7. [7.1-Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython by Wes McKinney.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7069049/7.1-Python.for.Data.Analysis.Data.Wrangling.with.Pandas.NumPy.and.IPython.by.Wes.McKinney.pdf)

[7.2-Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython by Wes McKinney.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7069050/7.2-Python.for.Data.Analysis.Data.Wrangling.with.Pandas.NumPy.and.IPython.by.Wes.McKinney.pdf)- চ্যাপ্টার ৩, বিল্টইন ডেটা স্ট্রাকচার, ফাংশন। এটা একটা অসাধারণ বই, ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য।
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/wesm/pydata-book)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/mthomp89/Python-for-Data-Analysis-2nd-Edition)
3. [GitHub Full Book Example](https://github.com/AdityaGogoi/Notes-on-Python-for-Data-Analysis-2nd-Edition)
4. [GitHub Full Book Example](https://github.com/wangruinju/python-for-data-analysis)
5. [GitHub Full Book Example](https://github.com/mahartariq/python-for-data-analysis-book)

8. ডেটাস্কুলের কেভিন মার্কহামের শুরুর দিকের ভিডিও টিউটোরিয়াল: https://www.youtube.com/c/dataschool/playlists পাশাপাশি ডাক্সএর মেশিন লার্নিং এর অংক https://towardsdatascience.com/mathematics-for-machine-learning-linear-regression-least-square-regression-de09cf53757c

9. [9-Predictive Analytics The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die by Eric Siegel.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7069100/9-Predictive.Analytics.The.Power.to.Predict.Who.Will.Click.Buy.Lie.or.Die.by.Eric.Siegel.pdf)- অসাধারণ একটা বই, পার্সপেক্টিভ পাবার জন্য। সময় থাকলে পুরো বই।

10. [10-The Hundred Page Machine Learning Book by Andriy Burkov.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7078190/10-The.Hundred.Page.Machine.Learning.Book.by.Andriy.Burkov.pdf) Chapter 4: Anatomy of a Learning Algorithm,Chapter 5: Basic Practice,Chapter 7: Problems and Solutions
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/tirthajyoti/Papers-Literature-ML-DL-RL-AI/blob/master/General-Machine-Learning/The%20Hundred-Page%20Machine%20Learning%20Book%20by%20Andriy%20Burkov/Links%20to%20read%20the%20chapters%20online.md)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/aburkov/theMLbook)

11. [11-TensorFlow For Deep Learning From Linear Regression to Peinfocement Learning by Bharath Tamsundar & Reza Bosagh Zadeh.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7078394/11-TensorFlow.For.Deep.Learning.From.Linear.Regression.to.Peinfocement.Learning.by.Bharath.Tamsundar.Reza.Bosagh.Zadeh.pdf)
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/matroid/dlwithtf)

12. [12-Learning TensorFlow A Guide To Buildinf Deep Learning Systems Tom Hope.pdf](https://github.com/hamidhosen42/My-Machine-Learning-Tutorial/files/7078395/12-Learning.TensorFlow.A.Guide.To.Buildinf.Deep.Learning.Systems.Tom.Hope.pdf)
1. [GitHub Full Book Example](https://github.com/giser-yugang/Learning_TensorFlow)
2. [GitHub Full Book Example](https://github.com/gigwegbe/Learning-TensorFlow)

### পাইথনে মেশিন লার্নিং দিয়ে মুভি রিকোমেন্ডার সিস্টেম:
দুটো লিংক যেগুলো দিয়ে ঘরে বসে একটা খুব সাধারন মুভি রিকোমেন্ডার সিস্টেম তৈরি করা সম্ভব। এই মডেলগুলো কোনভাবেই কম্প্লেক্সিটি, মানগত ভাবে এবং অ্যাক্যুরেসিতে ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড এর কাছে ঘেঁষবে না, তবে বেশ ভালো একটা ধারণা দেবে - কিভাবে একটা রিয়েল ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন চলে ‘মেশিন লার্নিং’ দিয়ে। এক্ষেত্রে আমার প্রিয় ডেটাসেট হচ্ছে “মুভিলেন্স”। এটা আসল মুভি ডেটাসেটের একটা ছোট সাবসেট, যেখানে ৭০০ ব্যবহারকারীর ৯০০০ মুভির ২ লাখ রেটিং আছে।
টিউটোরিয়ালগুলোর অনলাইন লিংক:

1. https://stackabuse.com/creating-a-simple-recommender-system-in-python-using-pandas/
2. https://github.com/fuxuemingzhu/MovieLens-Recommender