Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и Ten Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили 9785907203570

Автор: Рашка С.
Название: Python и машинное обучение
ISBN: 5970604097 ISBN-13(EAN): 9785970604090
Издательство: ДМК
Рейтинг:
Цена: 14610.00 T
Наличие на складе: Невозможна поставка.

Автор: Рашка
Название: Python и машинное обучение
ISBN: ISBN-13(EAN):
Издательство: <временно неизвестно>
Рейтинг:
Цена: 0.00 T
Наличие на складе: Нет в наличии.

Автор: Коротеев М.В.
Название: Основы машинного обучения на Python. (Бакалавриат). Учебник.
ISBN: 5406126733 ISBN-13(EAN): 9785406126738
Издательство: КноРус
Рейтинг:
Цена: 23100.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Орланд П.
Название: Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
ISBN: 5446122879 ISBN-13(EAN): 9785446122875
Издательство: Питер
Рейтинг:
Цена: 19910.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Название: Машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными
ISBN: 5907515031 ISBN-13(EAN): 9785907515031
Издательство: Диалектика (Вильямс)
Рейтинг:
Цена: 18000.00 T
Наличие на складе: Поставка под заказ

Автор: Ричарт В.,Коэльо П.Л.
Название: Построение систем машинного обучения на языке Python
ISBN: 5970607142 ISBN-13(EAN): 9785970607145
Издательство: ДМК
Рейтинг:
Цена: 7860.00 T
Наличие на складе: Невозможна поставка.

Автор: Шарден Б.,Массарон Л.,Боскетти А.
Название: Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
ISBN: 5970605069 ISBN-13(EAN): 9785970605066
Издательство: ДМК
Рейтинг:
Цена: 22500.00 T
Наличие на складе: Невозможна поставка.

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.