Vendetta
Администратор
- Регистрация
- 16 Сен 2015
- Сообщения
- 240.094
- Реакции
- 426.072
[БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. [Кайл Галлатин, Крис Элбон]
[БХВ]Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд.[Кайл Галлатин, Крис Элбон]
Галлатин Кайл, Элбон Крис
Количество страниц 384
Печать Черно-белая
Формат: pdf (скан)
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Для разработчиков систем машинного обучения
В книге Вы найдете рецепты для:
векторов, матриц и массивов;
работы с данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками;
обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени;
уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков;
оценивания и отбора моделей;
сохранения и загрузки натренированных моделей.
Научитесь решать задачи с использованием:
линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей;
опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей.
Стоимость - неизвестно
[БХВ]Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд.[Кайл Галлатин, Крис Элбон]
Галлатин Кайл, Элбон Крис
Количество страниц 384
Печать Черно-белая
Формат: pdf (скан)
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Для разработчиков систем машинного обучения
В книге Вы найдете рецепты для:
векторов, матриц и массивов;
работы с данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками;
обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени;
уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков;
оценивания и отбора моделей;
сохранения и загрузки натренированных моделей.
Научитесь решать задачи с использованием:
линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей;
опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей.
Стоимость - неизвестно
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Линал [Поступашки] [Владислав Васильев]
- Как бизнесу работать с персональными данными [Альфа Курс] [Илья Башкиров]
- Новая система продвижения 2026 [Алексей Золотов]
- Секреты продуктивного бизнес‑партнёрства [Альфа Курс] [Александр Егоров]
- Ценностное предложение: магнит для клиентов и фактор роста вашего бизнеса [Альфа Курс] [Михаил Малютин]
- Бум на СДВГ (онлайн-конференция) [PRO трек] [Сад] [Женя Янке, Михаил Пошибайлов]
- ИИ головного мозга. Как использовать второй мозг и не про*бать первый [Юлия Тимагина]
- Введение в проектное управление [Альфа Курс]