![Слив платных курсов - скачать сливы курсов через торрент бесплатно! [Kursoff.net]](/data/assets/logo/Colorlogo-nobackground1.png){kind=logo}
Последние темы автора:
- [Гульназ Мальшакова] Мышление на миллион (2024)
- [Инна Алферова] Фасциальный лифтинг (6 поток) (2023)
- [Клиника Калинченко] Вторая фаза детоксикации в печени (Часть 1) (2024)
- [Клиника Калинченко] Вторая фаза детоксикации в печени. Часть 2 (2024)
- [Клиника Калинченко] Вторая фаза детоксикации в печени. Часть 3 (2024)
[Кайл Галлатин, Крис Элбон] [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. (2024)
![[Кайл Галлатин, Крис Элбон] [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. (2024)](https://kursoff.net/attachments/1732220333587-png.71412/ "[Кайл Галлатин, Крис Элбон] [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. (2024)")
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения 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.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Для разработчиков систем машинного обучения
В книге Вы найдете рецепты для:
Формат: pdf (скан)
Подробнее:
Описание:
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения 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.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Для разработчиков систем машинного обучения
В книге Вы найдете рецепты для:
- векторов, матриц и массивов;
- работы с данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками;
- обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени;
- уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков;
- оценивания и отбора моделей;
- сохранения и загрузки натренированных моделей.
- линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей;
- опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей.
Формат: pdf (скан)
Подробнее:
