Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

...

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.96
  • Рейтинг покупателей 3.66
  • Рейтинг экспертов 4.39
  • Качество материалов 4.67
  • Надежность 4.99
  • Простота в использовании 4.73
  • Ремонтопригодность 4.58
  • Эффективность выполнения своих функций 4.56
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.96
  • Безопасность для пользователя4.69
  • Внешний вид 4.83
  • Удобство в уходе и чистке 4.75
  • Экологическая безопасность 4.32
  • Гарантия на товар 4.77
  • Соответствие стандартам качества 4.93
  • Инновационные технологии 4.70
  • Хит продаж 4.96
  • Скорость морального устаревания 4.65
  • Энергоэффективность 4.53
  • Универсальность использования 4.62
  • Наличие дополнительных функций 4.72
  • Соотношение цена-качество 3.37
  • Практичность и удобство хранения 4.69
  • Стабильность работы в различных условиях 4.26
  • Возможность персонализации 4.02
  • Ликвидность 4.59
  • Индекс рекомендаций 3.77
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей. Для разработчиков систем машинного обучения.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Эксперт: Роман Петров, консультант по маркетплейсам
Дата рецензии: 12 июня 2025 г.
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Предложения других продавцов

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории