Книга полезна тем, что содержит пару сотен примеров решения практических задач в области машинного обучения, включая обработку данных (числовых и текстовых). Примеры на python.
0+
текстPDF
Объем 378 страниц
2018 год
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
Практические решения от предобработки до глубокого обучения
текстPDF
Нет в продаже
О книге
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 и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.Для разработчиков систем машинного обучения.
Сначала популярные
Оставьте отзыв
Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв
Описание книги
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 и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Для разработчиков систем машинного обучения.
Книга Криса Элбона «Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов» — скачать в pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
0+Дата выхода на Литрес:
14 сентября 2021Дата перевода:
2019Последнее обновление:
2018Объем:
378 стр. ISBN:
978-5-9775-4056-8Общий размер:
4.6 МБОбщее кол-во страниц:
378Переводчик:
Правообладатель:
БХВ-ПетербургФормат скачивания:
pdf
Отзывы
1