Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…

[БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. [Кайл Галлатин, Крис Элбон] — Курсолёт

[БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. [Кайл Галлатин, Крис Элбон]

Кайл Галлатин, Крис Элбон

Публикация на площадке: 15 июня 2024 г.Число уроков неизвестно

Сравнить площадки ↓

Обложка курса: [БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. [Кайл Галлатин, Крис Элбон]. Площадка: Складчик

Материал площадки

Описание курса

Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены реце

Читать полное описание

Галлатин Кайл, Элбон Крис Количество страниц 450 Печать Черно-белая Формат: pdf (скан) Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения 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. Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch. Для разработчиков систем машинного обучения В книге Вы найдете рецепты для: векторов, матриц и массивов; работы с данными из CSV, JSON, SQL, базами данных, облачными хранилищами и другими источниками; обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; сохранения и загрузки натренированных моделей. Научитесь решать задачи с использованием: линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей.

Один курс · разные способы доступа

Где удобнее учиться?

Сравните цену и то, как будете заниматься.

Учитесь с комфортом

В Курсе

Сайт площадки ↗︎

Материалы в вашей библиотеке

Цена

От 300 ₽

Без рекламы

Скачать материалы

Можно скачать

Когда можно начать

Материал доступен

История цен на площадках

Формат и условия

Как проходит обучение

Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.

Формат: pdf (скан)Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎

Команда курса

Авторы и преподаватели

Кайл ГаллатинАвтор материалов
Крис ЭлбонАвтор материалов

Содержание обучения

Что в программе

Площадка не опубликовала список уроков. Подробности могут быть в исходном описании выше.

Альтернативы для выбора

[БХВ] Машинное обучение с использованием Python. 2 изд. [Кайл Галлатин, Крис Элбон]

Описание курса