Скрыть объявление

Внимание!


Наш телеграм-канал попал под массовую блокировку и, пока мы подготовили для вас резервный!


Подписывайтесь по этой ССЫЛКЕ

Скрыть объявление

На короткое время рассказываем где достать редкие курсы

Подробности ТУТ

Скрыть объявление

Мы обновили Telegram-бот!

Ссылку на новый бот и все детали ищите ТУТ и скорее подписывайтесь, чтобы не пропускать важные уведомления и новости форума

Скрыть объявление

Было ли у Вас такое, что Вы не могли найти курс? Если да, то напишите нам в Службу поддержки какой курс вам нужен и мы постараемся его найти.

Скрыть объявление

Пополняйте баланс и получайте при оплате складчин кэшбек в размере 10%

Запись

Машинное обучение. Конструирование признаков (Элис Чжен, Аманда Казари)

Тема в разделе "Компьютеры и интернет"

Цена:
1122 руб
Взнос:
109 руб
Организатор:
Dr.Vatson

Список участников складчины:

1. Dr.Vatson 2. km2studio
open
2
Записаться
  1. Dr.Vatson Организатор складчин

    Машинное обучение. Конструирование признаков (Элис Чжен, Аманда Казари)

    [​IMG]

    Машинное обучение. Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков (Элис Чжен, Аманда Казари)

    Авторы этой книги - специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков - это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие моделей и данных не позволяет выделить общую тактику конструирования. И, тем не менее, авторам книги это удалось - здесь сформулированы более глубокие принципы работы с данными, проиллюстрированные конкретными примерами. В каждой главе описывается решение тех или иных задач: как представить текстовые данные или изображения, как понизить размерность автоматически сгенерированных признаков и т.д. В последней же главе все примеры объединяются в единую концепцию конструирования признаков в машинном обучении. Все примеры кода приведены на языке Python с использованием таких модулей, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на GitHub.

    Формат: PDF.
    Дата написания: 2022 год.
    ISBN: 9785041032920.
    Объем: 240 стр.
    Серия: Мировой компьютерный бестселлер.

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх