Бренд: —
Цена: 2005.00 RUB
Эта книга — практическое руководство, содержащее около двухсот рецептов для решения задач машинного обучения на языке Python. Авторы, Крис Элбон и Кайл Галлатин, предлагают готовые примеры кода, которые можно адаптировать для собственных проектов.
Второе издание полностью обновлено: добавлены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы по работе с тензорами, нейронными сетями и библиотекой PyTorch. Вы научитесь загружать и обрабатывать данные из CSV, JSON, SQL, облачных хранилищ и других источников. Рассмотрены методы работы с текстом, изображениями, датами и временем.
Книга охватывает широкий спектр алгоритмов: от линейной и логистической регрессии до деревьев решений, лесов, k-ближайших соседей, опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовских классификаторов и кластеризации. Отдельное внимание уделено уменьшению размерности, отбору признаков и оцениванию моделей. Вы узнаете, как сохранять и загружать натренированные модели, используя библиотеки pandas и scikit-learn.
Важно: Выбор учебного пособия зависит от программы конкретной школы, требований учителя и индивидуальных особенностей ученика. Рекомендации сайта носят общий информационный характер; перед покупкой уточняйте актуальный перечень учебников у педагога или на сайте образовательного учреждения.
