Python w uczeniu maszynowym
51
%
194 Kč 398 Kč
Expedujeme 1 až 2 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..
-
MICROSOFT OFFICE 2016 KROK PO KROKU
JOAN LAMBERT
-
BEZPIECZEŃSTWO TOŻSAMOŚCI I DANYCH W ...
JONATHAN LEBLANC
-
Windows Server 2019 Inside Out
Orin Thomas
-
Nexus czyli skalowalny Scrum
Kurt Bittner, Patricia Kong, Dave West
-
Microsoft Excel 2019 Analiza i modelo...
Wayne L. Winston
-
Profesjonalny kod T-SQL 2019. W stron...
Elizabeth Noble
-
Odsłaniamy SQL Server 2019
Maja Iwaszkiewicz
-
Funkcje okna w języku T-SQL dla SQL S...
Ben-Gan Itzik
-
Microsoft SQL Server 2016 Analysis Se...
Marco Russo, Alberto Ferrari
-
Praktyczne uczenie nienadzorowane prz...
Ankur A. Patel
-
Microsoft Excel 2019 VBA i makra
Jelen Bill, Syrstad Tracy
-
Komercyjne i przemysłowe aplikacje In...
Ioana Culic Alexandru Radovici Cristian Rusu
-
InDesign i tekst. Profesjonalna typog...
French, Nigel
-
Profesjonalne wytwarzanie oprogramowa...
Richard Hundhausen
-
Microsoft Word 2019 Krok po kroku
JOAN LAMBERT
-
Mikrousługi. Budowa i działanie
Medjaoui, Mehdi; Wilde, Erik; Mitra, Ronnie; Amundsen, Mike
