Python и машинное обучение
Рашка Себастьян
Код товара: 2661494
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 3
PDF
1 / 3
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Python Machine Learning
Описание
Характеристики
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей.
Содержание
Предисловие
Об авторе
О рецензентах
Введение
Глава 1. Наделение компьютеров способностью
обучаться на данных
Глава 2. Тренировка алгоритмов машинного
обучения для задачи классификации
Глава 3. Обзор классификаторов с использованием
библиотеки scikit-learn
Глава 4. Создание хороших тренировочных
наборов - предобработка данных
Глава 5. Сжатие данных путем снижения
размерности
Глава 6. Изучение наиболее успешных методов
оценки моделей и тонкой настройки
гиперпараметров
Глава 7. Объединение моделей для методов
ансамблевого обучения
Глава 8. Применение алгоритмов машинного
обучения в анализе мнений
Глава 9. Встраивание алгоритма машинного
обучения в веб-приложение
Глава 10. Прогнозирование значений непрерывной
целевой переменной на основе регрессионного
анализа
Глава 11. Работа с немаркированными данными -
кластерный анализ
Глава 12. Тренировка искусственных нейронных
сетей для распознавания изображений
Глава 13. Распараллеливание тренировки
нейронных сетей при помощи Theano
Приложение А
Глоссарий основных терминов и сокращений
Предметный указатель
Об авторе
О рецензентах
Введение
Глава 1. Наделение компьютеров способностью
обучаться на данных
Глава 2. Тренировка алгоритмов машинного
обучения для задачи классификации
Глава 3. Обзор классификаторов с использованием
библиотеки scikit-learn
Глава 4. Создание хороших тренировочных
наборов - предобработка данных
Глава 5. Сжатие данных путем снижения
размерности
Глава 6. Изучение наиболее успешных методов
оценки моделей и тонкой настройки
гиперпараметров
Глава 7. Объединение моделей для методов
ансамблевого обучения
Глава 8. Применение алгоритмов машинного
обучения в анализе мнений
Глава 9. Встраивание алгоритма машинного
обучения в веб-приложение
Глава 10. Прогнозирование значений непрерывной
целевой переменной на основе регрессионного
анализа
Глава 11. Работа с немаркированными данными -
кластерный анализ
Глава 12. Тренировка искусственных нейронных
сетей для распознавания изображений
Глава 13. Распараллеливание тренировки
нейронных сетей при помощи Theano
Приложение А
Глоссарий основных терминов и сокращений
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Python и машинное обучение» (авторы: Рашка Себастьян), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!