Python w uczeniu maszynowym
47
%
216 Kč 411 Kč
Expedice za 2 až 3 dny
Sleva až 70% u třetiny knih
Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie.
Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w:
Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne.
Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania.
Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności.
Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych.
Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami.
Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami.
Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w:
Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne.
Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania.
Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności.
Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych.
Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami.
Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami.
Autor: | Matthew Kirk |
Nakladatel: | APN Promise |
ISBN: | 9788375413571 |
Rok vydání: | 2018 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | pevná |
Počet stran: | 230 |
Mohlo by se vám také líbit..
-
INSPIRUJĄCE KOLORY W DEKORACJACH CUKI...
LINDY SMITH
-
CUKROWE ANIMACJE 14 PIĘKNYCH TORTÓW Z...
CARLOS LISCHETTI
-
TAJNIKI CZEKOLADY PRZEPISY WSKAZÓWKI ...
MARK TILLING
-
BEZPIECZEŃSTWO TOŻSAMOŚCI I DANYCH W ...
JONATHAN LEBLANC
-
Windows Server 2019 Inside Out
Orin Thomas
-
Kompletny przewodnik po DAX
Russo Marco, Ferrari Alberto
-
Microsoft Excel 2019 Analiza i modelo...
Wayne L. Winston
-
Odsłaniamy SQL Server 2019
Maja Iwaszkiewicz
-
Microsoft Visual C# 2017. Krok po kroku
JOHN SHARP
-
Microsoft SQL Server 2016 Analysis Se...
Marco Russo, Alberto Ferrari
-
Wielka kolekcja dekoracji ciast
Alan Dunn
-
Bardziej efektywny C#
Bill Wagner
-
Jestem tu tylko na deser
Aleksandra Pilch
-
Zaawansowane zarządzanie pamięcią w .NET
Konrad Kokosa
-
Progresywne aplikacje webowe
Tal Ater
-
Sprawne zarządzanie projektami metodą...
Ken Schwaber