1. новая акция
    Скрыть объявление
  2. Складчина на связи
  3. 10% кешбек на покупки
Скрыть объявление

11 ноября — Всемирный день шопинга!

В этот день все что-то покупают, сравнивают цены, охотятся за скидками и добавляют в корзину вещи, о существовании которых ещё вчера даже не подозревали. Ну а мы решили не оставлять вас без праздничного шопинга!

И да, у нас всё честно: никаких цен, которые сначала подняли, чтобы потом торжественно снизить. Просто любимая Акция «3+1» на ВСЕ разделы форума!

Все детали и условия ТУТ

Запись

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

Тема в разделе "Компьютеры и интернет"

Дешевле вместе: складчина со скидкой. Машинное обучение. Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков (Элис Чжен, Аманда Казари) Авторы этой...
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
    [​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