Машинное обучение на Python. Карманный словарь


Код: 16853975627
927 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 1

Оплачивая «Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy» данное изделие из «Информатика, интернет» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Машинное обучение на Python. Карманный словарь

Автор: Мэтт Харрисон

Издатель: Helion

Год публикации: 2020

Переводчик: Анджей Ватрак

ISBN: 9788328365599

Формат: 122x194

Серия: Карманный словарь

Страниц: 256

Цена обложки электронной книги: 57,00 злотых > Акционную цену можно узнать на нашем сайте. аукцион!

ЦИФРОВАЯ ВЕРСИЯ: ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА

Форматы: PDF, EPUB, MOBI

Машинное обучение и наука о данных сегодня пользуются огромной популярностью. Эти области быстро развиваются, и отдельные методы машинного обучения находят все более разнообразные применения. Знания, которые можно получить посредством соответствующей подготовки и исследования данных, часто оказываются неоценимыми. Таким образом, способность анализировать их и знание возможных способов решения проблем, возникающих в ходе машинного обучения, являются большими преимуществами и могут быть использованы во многих отраслях науки, технологий и бизнеса.

Программисты, исследователи, специалисты по обработке данных и создатели систем искусственного интеллекта получат пользу от этого краткого руководства по методам машинного обучения на основе структурированных данных. Имеется подробное описание процесса машинного обучения и классификации структурированных данных. Также представлены методы кластеризации данных, регрессионного анализа, уменьшения размерности и другие важные вопросы. Представленный контент проиллюстрирован примечаниями, таблицами и примерами кода. Также есть описание полезных библиотек, которые крайне полезны в работе аналитика данных. В результате книга позволяет быстро решать различные типы задач, связанных с обработкой структурированных данных.

Книга включает, среди прочего:

  • классификацию, очистку и заполнение недостающих данных
  • исследовательский анализ данных и выбор модели данных
  • примеры регрессионного анализа
  • уменьшение размерности
  • конвейеры в библиотеке scikit-learn

Машина обучение: новое измерение анализа данных!

Мэтт Харрисон — программирует на Python уже двадцать лет. Он используется для различных приложений, связанных со сбором и анализом данных, созданием и автоматизацией процессов или построением систем искусственного интеллекта. Он управляет компанией MetaSnake, которая специализируется на консультировании и обучении программированию на Python и анализу данных.

-------

ПРИМЕЧАНИЕ: ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА ПОСТАВЛЯЕТСЯ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ. ВЫ БУДЕТЕ СКАЧИВАТЬ ФАЙЛЫ ИЗ БИБЛИОТЕКИ ТОЛЬКО В СВОЕЙ АККАУНТЕ ALLEGRO (ТРЕБУЕТСЯ ИНТЕРНЕТ-БРАУЗЕР). МЫ НЕ ДОСТАВЛЯЕМ ЭЛЕКТРОННЫЕ КНИГИ ПО ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЕ.

При покупке электронной книги на этом аукционе вам необходимо иметь учетную запись Allegro. Также помните, что приложение Allegro не включает в себя программу для чтения электронных книг и не позволяет загружать электронные книги. В зависимости от форматов читать скачанные файлы можно на: читалке (Kindle, PocketBook, Onyx, Kobo и другие), смартфоне, планшете или компьютере.

Доступные форматы электронных книг указаны в описании названия.

Чтобы скачать электронную книгу, войдите в Allegro, перейдите на вкладку "мой аккаунт", затем "мои покупки", там вы найдете вкладку «Электронные книги» и «Моя полка». Электронная книга станет доступна после подтверждения платежа нашей системой.

Ваша электронная книга будет защищена водяным знаком и не имеет DRM. Водяной знак содержит информацию о покупателе, представленную на Allegro.

-------

Дата выпуска электронной книги часто совпадает с днем ​​поступления книги в продажу и может не совпадать с датой выпуска бумажной книги.