Построение систем машинного обучения на языке Python

Main
Computers - Programming
Построение систем машинного обучения на...

Построение систем машинного обучения на языке Python

Л.П. Коэльо, В. Ричард

0 / 0

Quanto ti piace questo libro?

Qual è la qualità del file?

Scarica il libro per la valutazione della qualità

Qual è la qualità dei file scaricati?

Categorie:

Computers - Programming

Anno:

2016

Edizione:

2-е

Casa editrice:

ДМК Пресс

Lingua:

russian

Pagine:

301

ISBN 10:

5970603309

ISBN 13:

9785970603307

File:

PDF, 28.27 MB

IPFS:

,

russian, 2016

La conversione in è in corso

La conversione in non è riuscita

Puoi essere interessati a

Н. А. Прохоренок — PyQt. Создание оконных приложений на Python 3

Sweigart Albert — Разработка компьютерных игр с помощью Python и Pygame

Дэви Силен, Арно Мейсман — Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Елисеев Д — Рассказы о математике с примерами на языках Python и С

Рашка С. — Python и машинное обучение.

Даррен Кук — Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О.

Жерон Орельен — Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow

М.И. Абдрахманов (сост.) — Devpractice Team. Python. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi.

Дейтел Пол, Дейтел Харви — Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Джейсон Бриггс — Python для детей. Самоучитель по программированию

Савельев Владимир — Статистика и котики

Вьюгин В.В. — Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python

Дэн Бейдер — Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Нишант Шакла — Машинное обучение и TensorFlow

Мэтт Харрисон — Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся

Наоми Седер — Python. Экспресс-курс

Кэмерон Дэвидсон-Пайлон — Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы

Ной Гифт — Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии

Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда — Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Джульен Данжу — Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию

Эндрю Траск — Грокаем глубокое обучение

Дэвид Копец — Классические задачи Computer Science на языке Python

Доусон М. — Программируем на Python

Эрик Мэтиз — Изучаем Python - Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. — Глубокое обучение

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф — Машинное обучение

Вандер Плас Дж. — Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение

Даг Хеллман — Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами

Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден — Python. Справочник. Полное описание языка

Майк МакГрат — Программирование на Python для начинающих. Для версий 3.1 – 3.4

Зед А. Шоу — Легкий способ выучить Python

Пол Бэрри — Изучаем программирование на Python

Свейгарт Эл — Учим Python, делая крутые игры

Бретт Слаткин — Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода

Эл Свейгарт — Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих

Хахаев И.А. — Практикум по алгоритмизации и программированию на Python

Пратик Джоши — Искусственный интеллект с примерами на Python

Джон Пол Мюллер — Python для чайников

Марк Лутц — Изучаем Python. Том 1

Лутц Марк — Изучаем Python

Кристофер М. Бишоп — Распознавание образов и машинное обучение

Termini più frequenti

признаков

обучения

признаки

машинного

классификация

значения

классификатора

классификатор

классификации

использовать

результаты

обучающих

алгоритм

машинное

сообщения

обучение

количество

результат

верность

изображений

регрессии

регрессия

качества

получить

введение

позволяет

изображения

Liste di libri correlati