Книги / Компьютерная литература / Разработка ПО / Языки и среды программирования, технологии и т.п. / Python

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Элбон Крис

Код товара: 3722612

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 3

Нет в наличии

Доставим в

г. Москва

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

BHV

Оригинальное название:

Machine Learning withPython Cookbook

Год издания:

Редактор:

Сависте Екатерина

Переводчик:

Логунов Андрей Викторович

Отмечено тегами

O`Reilly

Описание

Характеристики

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.

количество томов

количество страниц

384 стр.

переплет

Мягкая обложка

размеры

233x165x18 мм

страна изготовления

Россия

цвет

Белый

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

ISBN

978-5-9775-4056-8

стандарт

10 шт.

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

472 г

код в Майшоп

3722612

язык

русский

Содержание

Об авторе
Предисловие
Глава 1. Векторы, матрицы, массивы
Глава 2. Загрузка данных
Глава 3. Упорядочение данных
Глава 4. Работа с числовыми данными
Глава 5. Работа с категориальными данными
Глава 6. Работа с текстом
Глава 7. Работа с датами и временем
Глава 8. Работа с изображениями
Глава 9. Снижение размерности с помощью
выделения признаков
Глава 10. Снижение размерности с помощью отбора
признаков
Глава 11. Оценивание моделей
Глава 12. Отбор модели
Глава 13. Линейная регрессия
Глава 14. Деревья и леса
Глава 15. К ближайших соседей
Глава 16. Логистическая регрессия
Глава 17. Опорно-векторные машины
Глава 18. Наивный Байес
Глава 19. Кластеризация
Глава 20. Нейронные сети
Глава 21. Сохранение и загрузка натренированных
моделей
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"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. Практические решения от предобработки до глубокого обучения» (авторы: Элбон Крис), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!