Învățarea automată practică cu Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems

Evaluare:   (5.0 din 5)

Învățarea automată practică cu Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems (Dipanjan Sarkar)

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 7 voturi.

Titlul original:

Practical Machine Learning with Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems

Conținutul cărții:

Un ghid complet de implementări teoretice, tehnice și practice pentru aplicații practice de învățare automată în diverse domenii din industrie.

Arată modul în care sunt executate proiectele de știința datelor și machine learning în lumea reală.

Oferă cititorilor abilitățile esențiale pentru a-și aborda propriile probleme din lumea reală cu învățarea automată.

Alte date despre carte:

ISBN:9781484232064
Autor:
Editura:
Limbă:engleză
Legare:Copertă moale
Anul publicării:2017
Numărul de pagini:530

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Text Analytics cu Python: Ghidul practicianului pentru procesarea limbajului natural - Text...
Valorificați procesarea limbajului natural (NLP) în Python...
Text Analytics cu Python: Ghidul practicianului pentru procesarea limbajului natural - Text Analytics with Python: A Practitioner's Guide to Natural Language Processing
Învățarea automată practică cu Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent...
Un ghid complet de implementări teoretice, tehnice...
Învățarea automată practică cu Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems - Practical Machine Learning with Python: A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)