Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство...

Main
Computers - Artificial Intelligence (AI)
Введение в машинное обучение с помощью...

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

5.0 / 5.0

Jak bardzo podobała Ci się ta książka?

Jaka jest jakość pobranego pliku?

Pobierz książkę, aby ocenić jej jakość

Jaka jest jakość pobranych plików?

Kategorie:

Computers - Artificial Intelligence (AI)

Rok:

2017

Wydawnictwo:

Vilyams

Język:

russian

Strony:

393

ISBN 10:

5990891083

ISBN 13:

9785990891081

Plik:

PDF, 8.31 MB

IPFS:

,

russian, 2017

Czytaj Online

Trwa konwersja do

Konwersja do nie powiodła się

Możesz być zainteresowany

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

Рашка С. — Python и машинное обучение.

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

Майкл Хейдт; Артем Груздев — Изучаем pandas

Нихиль Будума, Николас Локашо — Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения

Анкур Пател — Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python

Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон — Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек — Практическая статистика для специалистов Data Science

Ли Воган — "Непрактичный" Python: занимательные проекты для тех, кто хочет поумнеть

Андрей Бурков — Машинное обучение без лишних слов

Дэвид Шпигельхалтер — Искусство статистики. Как находить ответы в данных

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

Наоми Седер — Python. Экспресс-курс

Анналин Ын, Кеннет Су — Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

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

Брайан Макмахан, Делип Рао — Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка

Тим Рафгарден — Совершенный алгоритм. Графовые алгоритмы и структуры данных

Эндрю Траск — Грокаем глубокое обучение

Дэвид Копец — Классические задачи Computer Science на языке Python

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

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг — Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика 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

С. А. Чернышев — Основы программирования на Python: учебное пособие для вузов

Даг Хеллман — Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами

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

Род Стивенс — Алгоритмы. Теория и практическое применение

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

Пратик Джоши — Искусственный интеллект с примерами на Python

Najbardziej popularne frazy

Powiązane listy książek