Книга Себастьян Рашка Python и машинное обучение. ДМК Пресс, 2017 год издания <978-5-97060-409-0>
Книга "Python и машинное обучение" (Себастьян Рашка) Книга "Python и машинное обучение" (Себастьян Рашка)
Артикул: #482992
Сравнить
Оформить заказ в городе: ОРЕНБУРГ
Нет в наличии
пн-пт: 10:00-19:00; сб: 10:00-16:00; вс: выходной
- Характеристики
- Видео
- Опции и расходники
- Примеры фотографий
- Отзывы (нет)
- Оставить отзыв
- Тесты
- Информация
Характеристики
Основные характеристики | |
Серия | IT для бизнеса, Бестселлеры O'Reilly, Интернет-проекты, Машинное обучение, Нейросети, Статистика, Языки программированиянайти похожую книгу |
Издательство | ДМК Пресс |
Автор | Себастьян Рашка |
Название | Python и машинное обучение |
Год издания | 2017 |
Формат книги | 165 x 235 мм |
Обложка | Твердый переплет |
Количество страниц | 418 |
Рекомендуемый возраст | 12+ |
ISBN | 978-5-97060-409-0 |
Описание | Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций. Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных. Если вы хотите глубже и точнее анализировать данные либо нуждаетесь в усовершенствовании и расширении систем машинного обучения, эта книга окажет вам неоценимую помощь. Ознакомившись с широким кругом мощных программных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, а также получив советы по всем вопросам начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, вы сможете принять важные решения, во многом определяющие деятельность вашей организации. Чему вы научитесь, прочитав эту книгу: - исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных; - конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras; - писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов; - встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности; - предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа; - обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа; - организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей; - осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей. Если вы хотите узнать, как использовать Python, чтобы начать отвечать на критические вопросы в отношении ваших данных, возьмите данную книгу - и неважно, хотите ли вы приступить к изучению науки о данных с нуля или же намереваетесь расширить о ней свои знания, это принципиальный ресурс, который нельзя упускать. С сайта издательства можно скачать файлы, полезные для освоения материалов книги |
Прочие характеристики | |
Страна изготовления товара | Россия |
Логистика | |
Вес | 0.79 кг |
Размеры упаковки (измерено в НИКСе) | 24.12 x 17.16 x 2.62 см |
Вес брутто (измерено в НИКСе) | 0.791 кг |
Характеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге НИКС - Компьютерный Супермаркет.
Информация о ценах товара и комплектации указанная на сайте не является офертой в смысле, определяемом положениями ст. 435 Гражданского Кодекса РФ.
Отзывы
Отзывов еще нет, ваш может стать первым!