- Регистрация
- 1 Дек 2015
- Сообщения
- 145.968
- Реакции
- 777.031
[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:
- Кишечник. Гормоны. Иммунитет. Метаболическое питание [Валерия Изюмова, Александр Исаев]
- Арт-интенсив Цвет. Искусство цвета: секреты гармоничных сочетаний [Саша Плотникова]
- Идеальная баня [Василий Ляхов]
- Избавление от мучительной боли одиночества [Андрей Патрушев]
- [ИИ] Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT [openai.com] Team №9 на 1 месяц по 10 человек
- Время праздновать! Книга-лекарство от обесценивания, суеты и дня сурка [Анна Черных]