Описание [Кайл Галлатин, Крис Элбон] [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. (2024):
Книга содержит примерно 200 заданий по машинному обучению, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, выбор модели и многое другое. Рассматривается работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Примеры кодов можно комбинировать, адаптировать и использовать для создания собственных приложений.
Приведены способы решения задач 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; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценки и выбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорных векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки обученных моделей.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Книга будет полезна разработчикам систем машинного обучения. В ней вы найдёте рецепты для работы с векторами, матрицами и массивами; данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками; числовыми и категориальными данными, текстом, изображениями, датами и временем; уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков; оценки и выбора моделей; сохранения и загрузки обученных моделей.
Подробнее:
Скачать курс [Кайл Галлатин, Крис Элбон] [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором: