Изучаем Python, том 1 Марк Лутц 9785907144521

Автор: Егорова Нелла
Название: Сказки для тех, кто изучает английский язык и просто любит сказки
ISBN: 5936240037 ISBN-13(EAN): 9785936240034
Издательство: Радуга
Рейтинг:
Цена: 630.00 T
Наличие на складе: Есть (2 шт.)
Описание: Сборник из 4 поэтических волшебных сказок: "Флейтист в пестром наряде", "Жених-призрак2, "Цыганочка", "Сказка о мальчике Игоре, белой лошади и золотой звезде". Впервые появляется на русском языке сказка выдающегося английского поэта XIX века Роберта Брацнинга "Флейтист в пестром наряде". Сказка представлена в оригинале и переводе, что будет интересно и детям и взрослым, изучающим английский язык.

Автор: Груздев А.В.
Название: Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
ISBN: 5970605395 ISBN-13(EAN): 9785970605394
Издательство: ДМК
Рейтинг:
Цена: 17990.00 T
Наличие на складе: Невозможна поставка.

Автор: Марк Лутц
Название: Изучаем Python, том 2
ISBN: 590714453X ISBN-13(EAN): 9785907144538
Издательство: Диалектика (Вильямс)
Рейтинг:
Цена: 30000.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Марк Ф. Беар, Барри У. Коннорс, Майкл А. Парадизо
Название: Нейронауки. Исследование мозга. Том 1. Основы
ISBN: 5907458259 ISBN-13(EAN): 9785907458253
Издательство: Диалектика (Вильямс)
Рейтинг:
Цена: 30000.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Марк Ф. Беар, Барри У. Коннорс, Майкл А. Парадизо
Название: Нейронауки. Исследование мозга. Том 2. Сенсорные и двигательные системы
ISBN: 5907458267 ISBN-13(EAN): 9785907458260
Издательство: Диалектика (Вильямс)
Рейтинг:
Цена: 25000.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Элбон К.
Название: Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
ISBN: 5977540566 ISBN-13(EAN): 9785977540568
Издательство: БХВ - Петербург
Рейтинг:
Цена: 7540.00 T
Наличие на складе: Невозможна поставка.
Описание: Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.