Machine Learning with Python Cookbook

Autor Chris Albon, Kyle Gallatin

Machine Learning with Python Cookbook - Chris Albon,Kyle Gallatin Nedostupné

Machine Learning with Python Cookbook

Autor Chris Albon, Kyle Gallatin

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Let na měsíc

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Let na měsíc

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 all the way from loading data to training models and leveraging… Přejít na celý popis

Nocticadia Starobylá elitní univerzita plná tajemství, touha po odhalení záhady smrtelné choroby a zakázaná přitažlivost v nové gotické dark romance. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

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 all the way 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 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 arraysWorking with data from CSV, JSON, SQL, databases, cloud storage, and other sourcesHandling numerical and categorical data, text, images, and dates and timesDimensionality reduction using feature extraction or feature selectionModel evaluation and selectionLinear and logical regression, trees and forests, and k-nearest neighborsSupport vector machines (SVM), naive Bayes, clustering, and tree-based modelsSaving and loading trained models from multiple frameworks

Sdílet

autoři
Chris Albon | Kyle Gallatin
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
O\'Reilly Media
Rozměr
236 x 178 x 26
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
724 g
isbn
978-1-09-813572-0
Počet stran
380
datum vydání
11.08.2023
ean
9781098135720

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost