8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44220)
Высшее образование
Естественные науки (2750)
Естественные науки
Общественные науки (3981)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4694)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1450)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1384)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (793)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4300)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2605)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6465)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2425)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7889)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4127)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (988)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (517)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3271)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48483)
Коллекции
Издательские коллекции (48070)
Издательские коллекции
Проспект (3132)
Проспект
Журналы (1148)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. / — 2-е изд., перераб. и доп.

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. / — 2-е изд., перераб. и доп. ISBN 978-601-08-4119-2
ISBN 978-601-08-4119-2
Авторы: 
Галлатин К., Элбон К.
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Астана: Алист
Год: 
2024
Количество страниц: 
448
Аннотация

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-leam. 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; уменьшения 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

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Галлатин К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. / — 2-е изд., перераб. и доп. / К. Галлатин, К. Элбон. - Астана : Алист, 2024. - 448 с. - ISBN 978-601-08-4119-2. - URL: http://188.93.208.91/bookshelf/401996/reading (дата обращения: 19.10.2025). - Текст: электронный.