Python w uczeniu maszynowym
41
%
234 Kč 401 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..
-
INSPIRUJĄCE KOLORY W DEKORACJACH CUKI...
LINDY SMITH
-
MICROSOFT PROJECT 2016 KROK PO KROKU
CARL CHATFIELD
-
CUKROWE ANIMACJE 14 PIĘKNYCH TORTÓW Z...
CARLOS LISCHETTI
-
MICROSOFT OFFICE 2016 KROK PO KROKU
JOAN LAMBERT
-
TAJNIKI CZEKOLADY PRZEPISY WSKAZÓWKI ...
MARK TILLING
-
MICROSOFT EXCHANGE SERVER 2016 POWERS...
JONAS ANDERSSON
-
C++20 Biblioteka techniczna Problemy ...
J. Burton Browning, Bruce Sutherland
-
BEZPIECZEŃSTWO TOŻSAMOŚCI I DANYCH W ...
JONATHAN LEBLANC
-
Windows Server 2019 Inside Out
Orin Thomas
-
PODSTAWY JĘZYKA T-SQL MICROSOFT SQL S...
ITZIK BEN-GAN
-
Artystyczne dekoracje tortów
Latham-Koenig Christina
-
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
-
Microsoft Excel 2016 Analiza i modelo...
Wayne L. Winston
-
Odsłaniamy SQL Server 2019
Maja Iwaszkiewicz
