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- ÉditeurSciencia Scripts
- Date d'édition2022
- ISBN 10 6205365278
- ISBN 13 9786205365274
- ReliureBroché
- Languerusse
- Nombre de pages112
- Coordonnées du fabricantnon disponible
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PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON : Vwedenie w modeli mashinnogo obucheniq - Supervised
Edité par
Sciencia Scripts, 2022
ISBN 10 : 6205365278
ISBN 13 : 9786205365274
Ancien ou d'occasion
Couverture souple
Vendeur : Buchpark, Trebbin, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 112 | Sprache: Russisch | Produktart: Bücher. N° de réf. du vendeur 40823372/1
Quantité disponible : 1 disponible(s)
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PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur 760025256
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
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PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON
Edité par
Sciencia Scripts Nov 2022, 2022
ISBN 10 : 6205365278
ISBN 13 : 9786205365274
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive B 112 pp. Russisch. N° de réf. du vendeur 9786205365274
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PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON : Vwedenie w modeli mashinnogo obucheniq - Supervised
impression à la demandeVendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive B. N° de réf. du vendeur 9786205365274
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PROGRAMMIROVANIE MAShINNOGO OBUChENIYa V PYTHON
Edité par
Sciencia Scripts Nov 2022, 2022
ISBN 10 : 6205365278
ISBN 13 : 9786205365274
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive BBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 112 pp. Russisch. N° de réf. du vendeur 9786205365274
Quantité disponible : 2 disponible(s)