Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций. Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных. Если вы хотите глубже и точнее анализировать данные либо нуждаетесь в усовершенствовании и расширении систем машинного обучения, эта книга окажет вам неоценимую помощь. Ознакомившись с широким кругом мощных программных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, а также получив советы по всем вопросам начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, вы сможете принять важные решения, во многом определяющие деятельность вашей организации.
Чему вы научитесь, прочитав эту книгу:
• исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных;
• конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras;
• писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов;
• встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности;
• предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа;
• обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа;
• организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей;
• осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей.
Если вы хотите узнать, как использовать Python, чтобы начать отвечать на критические вопросы в отношении ваших данных, возьмите данную книгу — и неважно, хотите ли вы приступить к изучению науки о данных с нуля или же намереваетесь расширить о ней свои знания, это принципиальный ресурс, который нельзя упускать.
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения!

lgli/Python и машинное обучение.pdf

lgrsnf/Python и машинное обучение.pdf

zlib/Computers/Cybernetics/Себастьян Рашка/Python и машинное обучение_3393121.pdf

Python i mashinnoe obuchenie

Рашка, Себастьян

Author

Izdatel`skij dom "DMK-press"

Russia, Russian Federation

2021

2020

0

lg2151572

{"isbns":["5970604097","9785970604090"],"last_page":418,"publisher":"ДМК Пресс"}

Предм. указ.: с. 408-417
Пер.: Raschka, Sebastian Python machine learning Birmingham ; Mumbai : Packt, cop. 2016 978-1-78355-513-0

РГБ

Russian State Library [rgb] MARC:
=001 010416772
=005 20200929115449.0
=008 200713s2017\\\\ru\\\\\\\\\\\\|||\|\rus\d
=017 \\ $a 7086-20 $b RuMoRGB
=020 \\ $a 978-5-97060-409-0 $c 200 экз.
=040 \\ $a RuMoRGB $b rus $e rcr
=041 1\ $a rus $h eng
=044 \\ $a ru
=084 \\ $a З973.236-018.19Python,07 $2 rubbk
=100 1\ $a Рашка, Себастьян
=245 00 $a Python и машинное обучение : $b наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных $c Себастьян Рашка ; перевод с англ. А. В. Логунова
=260 \\ $a Москва $b ДМК Пресс $c 2017
=300 \\ $a 417 с. $b ил., цв. ил., табл. $c 25 см
=336 \\ $a Текст (визуальный)
=337 \\ $a непосредственный
=490 0\ $a Цветное издание
=500 \\ $a Предм. указ.: с. 408-417
=534 \\ $p Пер.: $a Raschka, Sebastian $t Python machine learning $c Birmingham ; Mumbai : Packt, cop. 2016 $z 978-1-78355-513-0
=650 \7 $a Техника. Технические науки -- Энергетика. Радиоэлектроника -- Энергетика -- Вычислительная техника -- Вычислительные машины электронные цифровые -- Обучающие машины -- Языки программирования -- Python -- Пособие для специалистов $2 rubbk
=852 \\ $a РГБ $b FB $j 2 20-44/151 $x 90

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

2017-11-19