Издательство ДМК Пресс
Официальный сайт издательства ДМК Пресс

Интернет-магазинdmkpress.help@gmail.com
+7 (499) 322-19-38

Издание книг dmkpress@gmail.comПишите на email

Оптовая продажа books@alians-kniga.ru+7 (499) 782-38-89

Моя корзина
В корзине нет ни одного товара

Python и машинное обучение. Цветное издание

Python и машинное обучение. Цветное издание
Оригинальное название:

"Python Machine Learning"

Оригинальный правообладатель:

Packt Publishing 

Автор: Рашка С.
Дата выхода: март 2017 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 418
ISBN: 978-5-97060-409-0
Вес, гр.: 700

Оглавление и отрывки из глав

Аннотация к книге

Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций.  Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных. Если вы хотите глубже и точнее анализировать данные либо нуждаетесь в усовершенствовании и расширении систем машинного обучения, эта книга окажет вам неоценимую помощь. Ознакомившись с широким кругом мощных программных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, а также получив советы по всем вопросам начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, вы сможете принять важные решения, во многом определяющие деятельность вашей организации.

Чему вы научитесь, прочитав эту книгу:
• исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных;
• конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras;
• писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов;
• встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности;
• предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа;
• обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа;
• организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей;
• осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей.

Если вы хотите узнать, как использовать Python, чтобы начать отвечать на критические вопросы в отношении ваших данных, возьмите данную книгу  — и неважно, хотите ли вы приступить к изучению науки о данных с нуля или же намереваетесь расширить о ней свои знания, это принципиальный ресурс, который нельзя упускать.

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения!

Для добавление комментария необходимо Войти или Зарегистрироваться.

Хотите получать информацию о новинках нашего издательства? Оставьте свой Email в форме ниже

Нажимая на кнопку «Подписаться», я даю согласие на обработку персональных данных