Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов (Элбон Крис) ; BHV, 2019

от 480 р. до 3304 р.

Автор(ы): Элбон Крис;
Издатель: БХВ-Петербург
ISBN: 978-5-9775-4056-8
все характеристики
ID: SKU31655

Рейтинг:

(3/5)

Отзывы (3) Написать отзыв

Цены (7)Описание О книге Отзывы (3)

Сравнить цены

Цена от 480 р. до 3304 р. в 7 магазинах

Магазин	Цена	Наличие
Мегамаркет 5/5 ООО "МАРКЕТПЛЕЙС" ИНН: 9701048328	3304 р. история цены
Яндекс.Маркет 5/5 ООО "ЯНДЕКС" ИНН: 7736207543	1332 р. история цены
Лабиринт 5/5 ООО "ЛАБИРИНТ.РУ" ИНН: 7728644571	1166 р. история цены	наличие уточняйте 29.12.2023
Буквоед 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	827 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей история цены	наличие уточняйте 20.01.2024
ЛитРес 5/5 ООО"Литрес" ИНН: 7719571260	480 р. электронная книга \| скачать фрагмент история цены	наличие уточняйте 31.12.2021
Book24 5/5 ООО "Новый Книжный Центр" ИНН: 7710422909	827 р. 1249 р. история цены	наличие уточняйте 20.01.2024
Читай-город 5/5 ООО "Новый Книжный Центр" ИНН: 7710422909	827 р. 1199 р. история цены	наличие уточняйте 02.12.2023
AliExpress 5/5 ООО "АЛИБАБА.КОМ (РУ)" ИНН: 7703380158
МАЙШОП 5/5 ООО "МАГАЗИН КНИГ" ИНН: 9725076959	Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года

Как купить или где мы находимся +

Описание

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.

Смотри также Характеристики.

Яндекс.Маркет

О книге


Автор(ы)	Элбон Крис
Раздел	Программирование
Издатель	BHV
ISBN	978-5-9775-4056-8
Год издания	2019
Количество страниц	384
Формат	165x232мм
Вес	0.47кг
Переплет	Мягкий переплёт
Возрастные ограничения	12
Кол-во страниц	384
Оформление обложки	частичная лакировка
Тип обложки	мягкая
Вес, в граммах	470
Назначение	для технических ВУЗов
Количество книг	1
Автор	Элбон Крис
Издательство	БХВ-Петербург

Отзывы (3)

stud5
- 4 октября 2021

5/5

Книга полезна тем, что содержит пару сотен примеров решения практических задач в области машинного обучения, включая обработку данных (числовых и текстовых). Примеры на python.
0 0
М Татьяна
- 27 сентября 2020

1/5

Книга хорошая. Перевод очень плохой. Перевод сделан формально. Переводчик не до конца разобрался в теме. Например, flatten matrix он переводит как "сглаженная матрица" - ясно, что 1) сам он руками flatten никогда не делал 2) смысл он не понимает.

Второй огромный недостаток - переведены абсолютно все термины, это лишает вас возможности связать ваши английские и русские знания. Никто никогда не называет "Model cross validation" словами "Перекрестная проверка моделеЙ", все русские говорят "кроссвалидация".
0 0
Пасько Дмитрий
- 27 июля 2020

3/5

Книга в целом хорошая, но мне очень не понравилось отсутствие прикладных примеров с использованием нормальных библиотек. Вместо этого автор сам пишет кучу неоптимального кода, за которым со временем не успеваешь следить. Если вместо велосипедов показать примеры на scikit-learn, книга уменьшится в полтора раза и станет в полтора раза полезнее.
0 0