Ср, 29 Июл 26, 1:56 AM
Приветствую Вас Гость | Регистрация | Вход

К Н И Г И

Меню сайта
Форма входа
Поиск
Категории раздела
Художественная литература [1598]
Компьютерная литература [427]
Ремонт, строительство [88]
Кулинария [166]
Искусство, хобби [103]
Иностранные языки [50]
Здоровье [313]
Сад и огород [41]
Путеводители, туризм [28]
Научно - популярная литература [104]
Психология и личностный рост [282]
Техника и электроника [67]
Фотография [13]
Бизнес [118]
Разное [1125]
Журналы [171]
Эзотерика [89]
Видеокурсы


Любимые блюда из творога (2010)(mp4) 


Американская рекламная фотография (2015) 


Виктор Орлов - Гроссмейстер Стеба (2010) 


Любимые блюда из грибов (2010)(mp4) 


Экспресс-курс по Опционам (2015) 
Музыка


Ernesto Cortazar - Immortal Melodies (2011) 


VA - Wonderful Jazz Covers (2018) 


VA - Acoustic (2015) 


VA - Easy Listening - 30 Best Pieces of Beautiful Instrumental Music (2015) 


Ed Sheeran - X ( Deluxe Edition) (2014) 
Интересное


Чингиз Абдуллаев в 218 произведениях


Джон Грин в 6 книгах


Александр Бушков в 178 книгах


Алена Белозерская в 15 книгах


Джоанн Харрис в 16 книгах

ОБЗОР САЙТА

Главная » Статьи » КНИГИ » Компьютерная литература

Python и машинное обучение

Название: Python и машинное обучение
Автор: Себастьян Paшкa
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2017
Язык: русский
Страниц: 420
Формат: pdf
Размер: 141.6 MB

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.

Скачать | UsersCloud

 


Еще больше ЗДЕСЬ


Категория: Компьютерная литература  (23 Июл 17)
Теги: Theano, Python, Машинное обучение, Scikit-Learn, анализ данных
Всего комментариев: 0


Имя *:
Email *:
Код *: