
Dr. Dre
Модератор
- Регистрация
- 02.10.20
- Сообщения
- 68,971
- Реакции
- 148,330
- #1
Голосов: 0
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-learn. 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; умень-шения 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
В книге Вы найдете рецепты для:
- векторов, матриц и массивов;
- работы с данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками;
- обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени;
- уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков;
- оценивания и отбора моделей;
- сохранения и загрузки натренированных моделей.
- линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей;
- опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей.
Формат: pdf (скан)
Курс ведет: Кайл Галлатин, Крис Элбон
О курсе от автора:
Скачать материалы курса:
Материал может быть удалён по требованию правообладателя
Похожие темы
- [Udemy] [ИИ] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular (2024)
- [deworker.pro] Стрим про безопасность web-приложений (2024)
- [Дмитрий Лаврик] Nuxt - интенсивный базовый курс (2024)
- [HTML Academy] JavaScript. Архитектура клиентских приложений (2023)
- [Влад Тен] [boosty] Алгоритмы с нуля (релиз 10 сентября 2024 года)
- [Infostart] Конструктор API для обмена базы 1С 8.3 с другими системами по протоколу http в формате JSON (2024)
- [Stepik] Машинное обучение - Модуль 1 (Анализ данных) (2024)
- [Stepik] AI-программирование. Экспресс-курс (2024)
- [Alex Erofeev] [Stepik] JavaScript: самый быстрый курс (2024)
- [Валерий Манохин, Артем Груздев] [ДМК] Конформное прогнозирование в Python (2024)