Машинноеобучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинноеобучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта...
Завершаем этим курсом все материалы Теда Петроу, 25+ ноутбуков, 200+ PDF страниц текста научат досконально разбираться в основах машинного обучения и анализа данных.
The Machine Learning Model
Linear Regression
More Supervised Learning Models
Model Evaluation
Model Selection
Data...
Здравствуйте, друзья!
Добро пожаловать в раздел "Машинноеобучение: Обработка естественного языка на Python (версия 2).
Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя:
Векторные моделии методы предварительной обработки текста
Вероятностные моделии марковские модели
Методы машинного обучения...
Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python
Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль!
Чему вы научитесь:
Мастер машинного обучения иPython
Узнайте, как применять алгоритмы машинного обучения для...
Pythonи spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста илиинструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также...
Machine Learning and AI: Support Vector Machines in PythonИскусственный интеллект и наука о данных Алгоритмы классификациии регрессии на Python
Чему вы научитесь:
Применяйте SVM в практических приложениях: распознавание изображений, обнаружение спама, медицинская диагностика и регрессионный...
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинноеобучениеи моделирование на Python
Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание...
Чему вы научитесь:
EDA: исследовательский анализ данных
Точность, полнота, F1 и каппа метрики
Простая кластеризация данных
Логистическая регрессия: простая и многоуровневая
Метод ближайших соседей: kNN
Наивный Байес
Метод опорных векторов: SVM
Решающие деревья м случайный лес
XGBoost и...
Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в областиискусственного интеллекта и машинного обучения.
С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминамии понятиямиИИ, такими как машинноеобучение, глубокое обучениеи нейронные сети. Научитесь...
Искусственный интеллект иМашинноеобучение. Основы программирования на Python (Тимур Казанцев)
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмамии моделями, использующимися для решения абсолютно разных...
Описание книги
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с...
Чему вы научитесь
Получите четкое представление о машинах опорных векторов (SVM)
Понимание бизнес-сценариев, в которых применимы машины опорных векторов (SVM).
Настройте гиперпараметры модели машинного обучения и оцените ее производительность.
Используйте машины опорных векторов (SVM), чтобы...
Тема: Библиотека программиста
Год: 2019
Страниц: 336
Обложка: Мягкая обложка
ISBN:978-5-4461-0826-8
Тип: Скан-PDF + PDF издателя + EPUB
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной...
Благодаря ряду недавних прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения. Теперь даже программисты, которые почти ничего не знают об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных. Эта...
Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на...
Машинноеобучение с BigData Team. Классическое машинноеобучение
Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессиии классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут роднымии понятными.
«Машинноеобучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонамии стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...
Распознавание образов имашинноеобучениеИздательство: Диалектика;
Год издания: 2019 г. (август)
Размер книги: формат 70х100/16 (170х240 мм)
Страниц: 960 стр.
Формат книги: сканированный PDF
Цена книги: 1800 руб.
Скан PDF
Аннотация:
Книга «Распознавание образов и...
О школе
Mathshub — международная школа анализа данных и разработки. Команда Mathshub за 3 года обучила уже более 4 тысяч студентов.
Наши образовательные программы подходят как новичкам, так и опытным специалистам. Цель наших программ – добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после...
О книге:
Понимание работы алгоритмов и умение применять их для решения прикладных задач – must-have для любого программиста или разработчика. Эта книга поможет вам не только развить навыкииспользования алгоритмов, но и разобраться в принципах их функционирования, в их логике и математике. Вы...