Cargando…
Python w uczeniu maszynowym
Podejście sterowane testami Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorz...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Indeterminado Polaco |
| Publicado: |
[S.l.] :
APN Promise,
2018.
|
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
| LEADER | 00000cam a2200000Mu 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | OR_on1202541521 | ||
| 003 | OCoLC | ||
| 005 | 20231017213018.0 | ||
| 006 | m d | ||
| 007 | cr n ||| | ||
| 008 | 201011s2018 xx o ||| 0 und d | ||
| 040 | |a VT2 |b eng |c VT2 |d ERF |d DST |d OCLCQ | ||
| 019 | |a 1300524420 |a 1303287824 | ||
| 020 | |a 9788375413571 | ||
| 020 | |a 8375413577 | ||
| 029 | 1 | |a AU@ |b 000071521325 | |
| 035 | |a (OCoLC)1202541521 |z (OCoLC)1300524420 |z (OCoLC)1303287824 | ||
| 041 | |a pol | ||
| 049 | |a UAMI | ||
| 100 | 1 | |a Kirk, Matthew. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Python w uczeniu maszynowym |h [electronic resource] / |c Matthew Kirk. |
| 260 | |a [S.l.] : |b APN Promise, |c 2018. | ||
| 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 | ||
| 347 | |a text file | ||
| 500 | |a Title from content provider. | ||
| 520 | |a Podejście sterowane testami Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne. Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania. Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności. Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych. Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami. Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com. | ||
| 590 | |a O'Reilly |b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition | ||
| 776 | |z 83-7541-357-7 | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9788375413571/?ar |z Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
| 994 | |a 92 |b IZTAP | ||