Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. Руководство Плас Джейк Вандер Питер

Книга "Python Data Science Handbook" - 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: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Изложены основные понятия языка программирования Python, акцент сделан на использовании средств языка в численных расчетах, в том числе в высокопроизводительных вычислениях. Проводится сравнение с другими языками, обсуждаются особенности использования Python для разного класса задач. Рассматриваются разнообразные задачи, в том числе из разделов линейной алгебры и аналитической геометрии, и приводятся алгоритмы их решения. В каждой главе содержится теоретический материал, тексты программ, контрольные вопросы, а также задачи для самостоятельного решения • Для студентов, аспирантов и преподавателей университетов, в которых ведется подготовка в области информационных технологий и прикладной математики, а также для тех, кто планирует использовать математические методы и язык Python в своей практической деятельности

Изложены основные понятия языка программирования Python, акцент сделан на использовании средств языка в численных расчетах, в том числе в высокопроизводительных вычислениях. Проводится сравнение с другими языками, обсуждаются особенности использования Python для разного класса задач. Рассматриваются разнообразные задачи, в том числе из разделов линейной алгебры и аналитической геометрии, и приводятся алгоритмы их решения. В каждой главе содержится теоретический материал, тексты программ, контрольные вопросы, а также задачи для самостоятельного решения • Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям • Для студентов средних профессиональных учреждений, обучающихся по специальностям направлений подготовки «Информационная безопасность» и «Информатика и вычислительная техника», а также для тех, кто планирует использовать математические методы и язык Python в своей практической деятельности

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

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

Терминал сбора данных MC18; 4IN; 2D; 1GB; 1-PK;ANDROID KK