Python и машинное обучение: крайне необходимое пособие по новейшей предсказательной аналитике, обязательное для более глубокого понимания методологии машинного обучения

Python и машинное обучение: крайне необходимое пособие по новейшей предсказательной аналитике, обязательное для более глубокого понимания методологии машинного обучения

Dades bibliogràfiques
Autor principal:	Рашка С.
Sumari:	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. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
Publicat:	Москва, ДМК Пресс, 2017
Matèries:	интеллектуальные машины преобразование данных знания прогнозы обучение с учителем классификация распознавание меток классов регрессия непрерывная целевая переменная обучение с подкреплением кластеризация подгруппы снижение размерности сжатие данных машинное обучение python библиотеки python jupyter/ipython искусственные нейроны перцептрон градиентный спуск логистическая регрессия вероятности классов условные вероятности регуляризация метод опорных векторов максимальный зазор ядерный метод svm деревья решений прирост информации случайные леса k ближайших соседей пропущенные данные взаимодействие с оценщиками порядковые признаки кодирование меток классов номинальные признаки тренировочное и тестовое подмножества приведение признаков к шкале l1-регуляризация последовательный отбор признаков важность признаков анализ главных компонент дисперсия линейный дискриминантный анализ ядерный анализ главных компонент нелинейные отображения k-блочная перекрестная проверка кривые обучения смещение и дисперсия настройка гиперпараметров поиск по сетке параметров вложенная перекрестная проверка метрики оценки качества точность и полнота характеристическая кривая многоклассовая классификация ансамбли мажоритарное голосование бэггинг бустинг мешок слов tf-idf очистка текстовых данных векторные признаки сериализация оценщиков sqlite flask веб-приложение линейная регрессия наименьших квадратов ransac полиномиальная регрессия регрессия на основе дерева решений регрессия на основе случайного леса k-средних k-средних++ силуэтные графики иерархическая кластеризация дендограммы агломеративная кластеризация dbscan искусственные нейронные сети многослойная нейросетевая архитектура обратное распространение ошибки mnist theano функции активации softmax гиперболический тангенс keras переобучение кросс-валидация валидационная кривая конвейер сеточный поиск функция стоимости функция потерь json предметный указатель
Accés en línia:	https://e.lanbook.com/book/100905 https://e.lanbook.com/img/cover/book/100905.jpg
Format:	Electrònic Llibre

Internet

https://e.lanbook.com/book/100905
https://e.lanbook.com/img/cover/book/100905.jpg