Машинне навчання для Conway Drew програмістів, Джон Майлз Уайт

Код: 17265437882
Як замовити
1358 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
ВСІ ТОВАРИ ПРОДАВЦЯ №48567556
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 2

Просматривая «Машинное обучение для Конвея Дрю программистов, Джон Майлз Уайт» данное изделие из «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Сторінки: 280

Формат: 16,5 х 23,4 см

Рік випуску: 2014

Біндінг: М'який

Машинне навчання для програм

Дрю Конвей, Джон Майлз Білий

Найкращий висновок із доступу до доступних доступних доступу до доступних доступних наявних Дані! Завдяки сьогоднішнім знанням та доступним інструментам, ми все ще ближче до його виконання. Вам цікаво, як навчити мислячу машину? Як прийняти її приймати точні рішення та передбачити найближче майбутнє на основі підготовлених моделей? На це та багато інших питань відповідає ця чудова книга. Коли ви освоїте суцільні теоретичні основи, ви можете безпечно перейти до наступних розділів та прочитати двійкову класифікацію, створюючи рейтинг та моделюючи майбутнє, використовуючи регресію. Крім того, ви зрозумієте, як створити рекомендаційні системи, аналізувати соціальні мережі та порушити сифри. Ця книга є чудовим читанням для ентузіастів аналізу даних та залучення з них висновків. Читач навчиться побудувати прості алгоритми машинного навчання (і передавати через них зразки даних), використовуючи мову рогменту. Вміст Лінійну регресію, щоб передбачити кількість відвідувань, що займаються простим літерами. Twitter. Орієнтований на процес досягнення рішення, а не готових рецептів чи абстрактних теорій; Завдяки цьому, його матеріал доступний для всіх програмістів, але також прислів’я "точні розуми"

- максимум Шрон, OkCupid

Зміст

Вступ (7)

1. Мова r (13)

  • Мова r в машинному навчанні (14)

    Завантаження та установка r (16)

    Редактори текстових файлів та середовище програмування (19)

    зарядки та встановлення пакетів r (20)

    Основи в машинному навчанні (23)

    Додаткові матеріали (36)

2. Дослідження даних (39)

  • Аналіз дослідника та підтвердження аналізу (39)
  • Які дані? (40)
  • Висновок на типи даних у стовпцях (43)
  • Застосування важливості значень (45)
  • Численні підсумки (46)
  • Середній, медіана та домінуючі (46)
  • Кватрилі (48)
  • Quantile (48)
  • Quantile (48)
  • (49)
  • Вивчіть візуалізації даних (52)
  • Візуалізація з'єднань між стовпцями (67)

3. Класифікація - Сплячий спам (73)

  • Чи не так? Бінарна класифікація (73)
  • Гладкий перехід до умовної ймовірності (77)
  • Наш перший байєсівський спам -класифікатор (78)

    Визначення та тестування