Машинное обучение в Python. Рецепты
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: Б/У
- Доступное количество: 999
Заказывая «Машинное обучение в Python. Рецепты» данный товар из каталога «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 в Python. Рецепты
Автор: chris albon
Издатель: helion
Год выпуска: 2019
Перевод: robert górczyński
97838383838383838383838383838383838383838383838333333333333383338111111 год.
Формат: 168x237
Серия: O'Reilly
Страницы: 344
Цена покрытия электронных книг: 89.00 Pln> Рекламная цена Auction! цифровая версия: электронная книга Форматы: PDF, EPUB, MOBI
Форматы: PDF, EPUB, MOBI
машинное обучение используется сегодня в различных областях жизни: в бизнесе, в политике, в непрафесных организациях и, конечно же, в науке. Алгоритмы машины самостоятельно -это уникальный метод преобразования данных в знания. Многие книги были созданы, чтобы объяснить, как эти алгоритмы работают, а иногда и приводятся впечатляющие примеры их использования. Также доступны инструменты для этого типа приложения, такие как библиотеки Python, Pandas и Scikit-Learn. Реализация ежедневных проблем, связанных с машинным обучением, остается проблемой.
Большинство профессионалов, которые знают основные концепции, связанные с машинным обучением, выиграют от этой книги. Эти люди будут относиться к ней как к руководству, чтобы помочь решить конкретные проблемы, возникающие во время повседневной работы с машинным обучением. Благодаря рецептам, содержащимся здесь, такие задачи, как загрузка данных, поддержка текста и численные данные, выбор модели или сокращение размерности станет намного проще для выполнения. Каждый рецепт содержит код, который может быть вставлен в вашу программу, комбинированный или адаптирован по мере необходимости. Анализ, объясняющие отдельные решения и их контекст, также были представлены. С помощью этой книги вы будете плавно перейти от теоретических соображений к разработке операционных приложений и практического использования машинного обучения.
Рецепты в этой книге связаны с:
- векторов, матриц и досок
- Из числа с использованием разделения и выбора функций
- Оценка и выбор модели, а также линейные и логистические регрессии
- поддерживающие версии (SVM). Networks
- Сохранить и загружать обученные модели
машинное обучение в Python - Используйте проверенные рецепты кода!
Dr Chris Albon J аналитик данных и политолог. Более десяти лет он использует статистику, искусственный интеллект и другие достижения в области компьютерных наук в области политики, социологии и управления гуманитарными действиями. В настоящее время он работает на преданное здоровье - он использует науку о данных и машинное обучение для решения проблем американской системы здравоохранения. Ранее он был основным аналитиком данных в стартапе кенийского BRCK.
-------
Примечание :: Электронная книга поставляется в цифровой форме. Вы можете загрузить файлы только из библиотеки в учетной записи Allegro (необходимо интернет -браузер). Мы не предоставляем электронную книгу с помощью e -Mail.
При покупке электронной книги на этом аукционе у вас должна быть учетная запись в Allegro. Также помните, что приложение Allegro не содержит читателя электронной книги и не дает вам возможности загружать электронные книги. Скачаемые файлы в зависимости от форматов можно прочитать: Читатель (Kindle, Compacrbook, Onyx, Kobo и другие), смартфон, планшет или компьютер.
Доступные форматы электронных книг приведены в описании заголовка.
Чтобы загрузить электронную книгу, войдите на веб -сайт Allegro , перейдите на вкладку «Моя учетная запись», затем «Мои покупки», вы найдете вкладку «Электронные книги» и «моя полка». Электронная книга будет доступна, когда вы подтвердите оплату нашей системой.
Ваша электронная книга будет закреплена с водяным знаком и не имеет DRM. Водяной знак содержит данные покупателя, представленные в Allegro.
-------
Дата электронной книги опубликована Это часто день представления названия для продажи, и не может быть равносильностью к дате публикации бумажной книги .