<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2024. <ли> Обложка: Мягкая <ли> Количество страниц: 398

<р> В последние годы методы машинного обучения развивались с необычайной динамикой, производя революцию в работе в различных отраслях. В настоящее время Python и его библиотеки чаще всего используются для машинного обучения. Знание последних выпусков этих инструментов позволяет эффективно создавать сложные системы машинного обучения.

<р> Это обновленное издание популярного руководства, благодаря которому вы получите более двухсот проверенных рецептов, основанных на последних выпусках библиотек Python. Просто скопируйте и адаптируйте код под свои нужды. Вы также можете запустить и протестировать его с помощью образца набора данных. В книге вы найдете рецепты, полезные для решения широкого круга задач: от подготовки и загрузки данных до обучения моделей и использования нейронных сетей. Таким образом, вы выйдете за рамки теоретических соображений или математических концепций и начнете создавать приложения с использованием машинного обучения.

<р> Изучите рецепты:

<р> - работа с данными многих форматов, с базами данных и хранилищами данных

<р> - уменьшение размерности, а также оценка и выбор модели

<р> - линейная и логистическая регрессия, деревья и леса, а также k-ближайшие соседи

<р> - машины опорных векторов (SVM), наивная байесовская классификация и кластеризация

<р> - совместное использование обученных моделей с использованием нескольких фреймворков