Nie jesteś zalogowany
Aby się zalogować [Kliknij Tutaj] lub skorzystaj z
formularza po lewej stronie w bloku TWOJE MENU
Aby założyć konto [Kliknij Tutaj]


★★★ Premiery ★★★
MENU

Kategorie

Weryfikacja pobierania

Osiągnięto dzienny limit pobrań. Aby kontynuować, potwierdź, że nie jesteś botem.

Po poprawnej weryfikacji pobieranie rozpocznie się automatycznie, a to okno możesz zamknąć.

Odpowiadasz na komentarz:
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy (2020, Helion) - Matt Harrison [PL] [PDF] [EPUB] [FIONA9]
Dodał: [Konto usunięte]
Data: 29-05-2025 19:15:46
Rozmiar: 20.58 MB
Seedów: 1
Peerów: 0
Kondycja:
Zaloguj się aby pobrać


Kategoria: E-Booki
Zaakceptował: Nie wymagał akceptacji
[?] Pokazuje ile razy plik torrent był pobrany z naszego portalu Liczba pobrań: 32
[?] Pokazuje ilość komentarzy wystawionych na naszym portalu Liczba komentarzy: 0
Ostatnia aktualizacja: 29-05-2025 19:15:46

OPIS:

Więcej ebooków z programowania i nie tylko: https://tinyurl.com/yzk2kxpj



Format: epub, PDF



Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu.

Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.

W książce między innymi:

klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych
eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych
przykłady analiz regresji
redukcja wymiarowości
potoki w bibliotece scikit-learn
Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!

DETALE TORRENTA: [ Pokaż/Ukryj ]


Komentarze
Aby móc komentować musisz się zalogować