Parametri
- 336pagine
- 12 ore di lettura
Maggiori informazioni sul libro
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.
Acquisto del libro
Машинное обучение, Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
- Lingua
- Pubblicato
- 2017
- product-detail.submit-box.info.binding
- (In brossura)
Metodi di pagamento
Qui potrebbe esserci la tua recensione.
- Titolo
- Машинное обучение
- Lingua
- Russo
- Autori
- Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
- Editore
- Manning
- Pubblicato
- 2017
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 336
- ISBN10
- 5496029899
- ISBN13
- 9785496029896
- Serie
- Tag
- Saggistica, Tecnologia & Ingegneria, Computer & Internet, Tecnologia, Educazione, istruzione, Intelligenza artificiale
- Valutazione
- 4,65 su 5
- Descrizione
- В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.