Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning

Автор: bhaer от 12-10-2018, 12:08, Коментариев: 1

Категория: КНИГИ » ПРОГРАММИРОВАНИЕ


Название: Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
Автор: Chris Albon
Издательство: O'Reilly Media
Год: 2018
Страниц: 366
Формат: True PDF, EPUB
Размер: 10 Mb
Язык: English

This practical guide provides nearly 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your daily work. If you’re comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you’ll be able to address specific problems such as loading data, handling text or numerical data, model selection, and dimensionality reduction and many other topics.

Each recipe includes code that you can copy and paste into a toy dataset to ensure that it actually works. From there, you can insert, combine, or adapt the code to help construct your application. Recipes also include a discussion that explains the solution and provides meaningful context. This cookbook takes you beyond theory and concepts by providing the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications.

You’ll find recipes for:

Vectors, matrices, and arrays
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
Support vector machines (SVM), na?ve Bayes, clustering, and neural networks
Saving and loading trained models




ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!


Нашел ошибку? Есть жалоба? Жми!
Пожаловаться администрации
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
<
  • комментария
  • публикаций
12 октября 2018 12:42

SCART56

  • Группа: Журналисты
  • Регистрация: 20.03.2016
  • Статус: Пользователь offline
 
laughing

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.