Продавець Інтернет-магазин "Книжковий дім" розвиває свій бізнес на Prom.ua 8 років.
Знак PRO означає, що продавець користується одним з платних пакетів послуг Prom.ua з розширеними функціональними можливостями.
Порівняти можливості діючих пакетів
Кошик
7224 відгуків
Книжковий дім
Графік роботи
  • Понеділок
    09:0017:00
  • Вівторок
    09:0017:00
  • Середа
    09:0017:00
  • Четвер
    09:0017:00
  • Пʼятниця
    09:0017:00
  • Субота
    09:0017:00
  • Неділя
    09:0017:00
Контакти
+380 (63) 820-36-11
+380 (63) 043-56-64
+380 (63) 783-52-33
Інтернет-магазин "Книжковий дім"
Наталія
Книжковий ринок "Райський куточок", Харків, Україна
info@n-knigi.com+380630435664+380630435664
+380 (63) 820-36-11
+380 (63) 043-56-64
+380 (63) 783-52-33

Машинне навчання. Карманний довідник. Короткий підручник з конструкційного машинного навчання.

360 ₴

  • Немає в наявності
Машинне навчання. Карманний довідник. Короткий підручник з конструкційного машинного навчання.
Машинне навчання. Карманний довідник. Короткий підручник з конструкційного машинного навчання.Немає в наявності
360 ₴
+380 (63) 820-36-11
  • +380 (63) 043-56-64
  • +380 (63) 783-52-33
+380 (63) 820-36-11
  • +380 (63) 043-56-64
  • +380 (63) 783-52-33
Законом не передбачено повернення та обмін даного товару належної якості
Опис
Характеристики

До книги Машинне навчання: кишеньковий довідник, включені докладні приклади та коментарі, які допоможуть вам оперативно орієнтуватися в основах структурованого машинного навчання (МО). Автор, Метт Гаррісон, пропонує цінний довідник, який ви можете використати як додатковий посібник під час навчання МО і як зручний ресурс, коли занурюєтеся у ваш наступний проєкт машинного навчання. Наведені фрагменти коду мають такий розмір, щоб їх можна було використовувати й адаптувати у ваших власних проектах МО.

Книга, що ідеально підходить для програмістів, аналітиків даних та інженерів штучного інтелекту, містить огляд процесу машинного навчання та знайомить вас із класифікацією структурованих даних. У книзі розглядаються різні бібліотеки та моделі, їхні компроміси, налаштування та інтерпретація. Крім усього іншого ви вивчите методи кластеризації, регресії та зменшення розмірності.

Основні теми книги

Класифікація з використанням набору даних Titanic
Як очистити дані та впоратися з їх нестачею
Розвідувальний аналіз даних
Загальні етапи попередньої обробки з використанням вибірки даних
Вибір ознак, корисних для моделі
Вибір моделі
Оцінювання метрики та класифікації
Приклади регресії з використанням декількох методів машинного навчання
Метрики для оцінювання регресії
Кластеризація
Зменшення розмірності
Конвеєри Scikit-learn
При використанні цієї книги передбачається знання мови програмування Python.

У книзі демонструється, як використовувати різні допоміжні бібліотеки Python для розв'язання реальних задач МО.

Ця книга не замінить навчальний курс з МО, але має слугувати орієнтиром того, що може охоплювати прикладний курс машинного навчання. Автор використовує її як довідковий матеріал для курсів з аналізу даних і машинного навчання, який він викладає.

Автор книги Метт Харрісон вважає, що його книга - найкраща збірка ресурсів і прикладів для розв'язання задач прогнозного моделювання, якщо у вас є структуровані дані.

 

Формат
Довжина21.5 см
Ширина14.5 см
Основні
Вид палітуркиМ'який
Кількість сторінок320
Тип поверхні паперуМатова
СтанНовий
Мова виданняРосійська
ISBN978-617-7812-71-4
Країна виробникУкраїна
Рік видання2020
Тип поліграфічного паперуОфсетний
ВиробникДіалектика
ТематикаМови та системи програмування
Інформація для замовлення
  • Ціна: 360 ₴

Наскільки вам зручно на сайті?

Розповісти Feedback form banner