г. Москва, Московская область
Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид Диалектика / Вильямс

Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид Диалектика / Вильямс

цена 2 759 руб.
Перейти в интернет-магазин
купить в магазине My-shop.ru г. Москва
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки • Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python • Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python подробнее
Смотрите также
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки
Буквоед г. Москва (пункт выдачи заказов)
2 638 руб.
Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверхточных сетей
My-shop.ru г. Москва
1 194 руб.
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; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей
My-shop.ru г. Москва
689 руб.
Этот карманный справочник, содержащий подробные комментарии, таблицы и примеры, поможет вам ориентироваться в основах структурированного машинного обучения. Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный учебник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении и как удобный ресурс для работы над своим следующим проектом машинного обучения • В этой книге, идеально подходящей для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, также содержатся обзор процесса машинного обучения и классификация структурированных данных. Кроме всего прочего, с ее помощью вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности • Основные темы книги • - Классификация с использованием набора данных Titanic • - Как очистить данные и справиться с их недостатком • - Разведочный анализ данных • - Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных • - Выбор признаков, полезных для модели • - Выбор модели • - Оценка метрики и классификации • - Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения • - Метрики для оценки регрессии • - Кластеризация • - Уменьшение размерности • - Конвейеры Scikit-learn
My-shop.ru г. Москва
942 руб.
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей
My-shop.ru г. Москва
1 895 руб.
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
My-shop.ru г. Москва
1 425 руб.
Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных • Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных • Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением • В этой книге • - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах • - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R • - Классификация значимости результатов • - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов
My-shop.ru г. Москва
2 099 руб.
Н20 - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей • В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О - Deep Water и Stacked Ensemble • Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент - библиотеку Н2О
My-shop.ru г. Москва
1 205 руб.
Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей • Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. В дополнение к изучению основных алгоритмов и методик машинного обучения особое внимание уделено трудным задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности • Издание будет полезно всем специалистам по компьютерной безопасности для усовершенствования контролируемых систем
My-shop.ru г. Москва
1 431 руб.
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты • Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе
Буквоед г. Москва (пункт выдачи заказов)
953 руб.
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов • Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр • Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда
My-shop.ru г. Москва
1 278 руб.
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты • Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе
My-shop.ru г. Москва
1 070 руб.
Compare-Price.ru - сравнение цен интернет-магазинов. Просто выбрать. Легко купить.