×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Machine Learning with Python Cookbook. 2nd Edition

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Machine Learning with Python Cookbook. 2nd Edition Kyle Gallatin, Chris Albon - okladka książki

Machine Learning with Python Cookbook. 2nd Edition Kyle Gallatin, Chris Albon - okladka książki

Machine Learning with Python Cookbook. 2nd Edition Kyle Gallatin, Chris Albon - audiobook MP3

Machine Learning with Python Cookbook. 2nd Edition Kyle Gallatin, Chris Albon - audiobook CD

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
416
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Ebook (170,23 zł najniższa cena z 30 dni)

279,00 zł (-15%)
237,15 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(170,23 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

This practical guide provides more than 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your work. If you're comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you'll be able to address specific problems, from loading data to training models and leveraging neural networks.

Each recipe in this updated edition includes code that you can copy, paste, and run with a toy dataset to ensure that it works. From there, you can adapt these recipes according to your use case or application. Recipes include a discussion that explains the solution and provides meaningful context.

Go beyond theory and concepts by learning the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications. You'll find recipes for:

  • Vectors, matrices, and arrays
  • Working with data from CSV, JSON, SQL, databases, cloud storage, and other sources
  • Handling numerical and categorical data, text, images, and dates and times
  • Dimensionality reduction using feature extraction or feature selection
  • Model evaluation and selection
  • Linear and logical regression, trees and forests, and k-nearest neighbors
  • Supporting vector machines (SVM), naäve Bayes, clustering, and tree-based models
  • Saving, loading, and serving trained models from multiple frameworks

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Kyle Gallatin jest inżynierem oprogramowania na platformie uczenia maszynowego w Etsy. Przez wiele lat pracował jako analityk danych, naukowiec i inżynier uczenia maszynowego.

Dr Chris Albon jest analitykiem danych i politologiem. Od ponad dziesięciu lat stosuje statystykę, sztuczną inteligencję i inne zdobycze informatyki w polityce, socjologii i przy zarządzaniu akcjami humanitarnymi. Obecnie pracuje dla Devoted Health — wykorzystuje naukę o danych i maszynowe uczenie w celu rozwiązania problemów amerykańskiego systemu ochrony zdrowia. Wcześniej był głównym analitykiem danych w kenijskim startupie BRCK .

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
237,15 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint