|
|
|
|
LEADER |
00000cam a2200000Mu 4500 |
001 |
OR_on1228597420 |
003 |
OCoLC |
005 |
20231017213018.0 |
006 |
m o d |
007 |
cr |n||||||||| |
008 |
201211s2024 xx o 000 0 und d |
040 |
|
|
|a VT2
|b eng
|c VT2
|d TOH
|d OCLCQ
|
020 |
|
|
|a 9788328365582
|
020 |
|
|
|a 8328365588
|
029 |
1 |
|
|a AU@
|b 000071521458
|
035 |
|
|
|a (OCoLC)1228597420
|
049 |
|
|
|a UAMI
|
100 |
1 |
|
|a Harrison, Matt.
|
245 |
1 |
0 |
|a Uczenie maszynowe w Pythonie /
|c Matt Harrison.
|
260 |
|
|
|a [Place of publication not identified]
|b Helion,
|c 2024.
|
300 |
|
|
|a 1 online resource
|
336 |
|
|
|a text
|b txt
|2 rdacontent
|
337 |
|
|
|a computer
|b c
|2 rdamedia
|
338 |
|
|
|a online resource
|b cr
|2 rdacarrier
|
500 |
|
|
|a Title from content provider.
|
520 |
|
|
|a Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.
|
590 |
|
|
|a O'Reilly
|b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition
|
856 |
4 |
0 |
|u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9788328365582/?ar
|z Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional)
|
994 |
|
|
|a 92
|b IZTAP
|