Kail
Организатор
Проверенный
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 353 752
- Реакции
- 32 529
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Введение в машинное обучение [Равиль Мухамедиев, Едилхан Амиргалиев]
- Ссылка на картинку
Описание книги
Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач.
Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.
Формат: FB2, TXT, EPUB, PDF, RTF, iOS.EPUB, MOBI, FB3.
Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении отдельных алгоритмов классификации и регрессии. Для практического освоения материала достаточно базовых навыков работы с языком Python. При этом освоение возможностей основных библиотек, таких как matplotlib, numpy, pandas, sklearn происходит в процессе решения задач.
Используя полученные знания и навыки, студенты смогут решать широкий круг задач классификации, регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу классификаторов и регрессионных моделей, снижать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Издание рекомендовано УМО РУМС.
Формат: FB2, TXT, EPUB, PDF, RTF, iOS.EPUB, MOBI, FB3.
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.