Результаты поиска по запросу: Python и машинное обучение (Тайлер Венс)

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта...

Завершаем этим курсом все материалы Теда Петроу, 25+ ноутбуков, 200+ PDF страниц текста научат досконально разбираться в основах машинного обучения и анализа данных. The Machine Learning Model Linear Regression More Supervised Learning Models Model Evaluation Model Selection Data...

Здравствуйте, друзья! Добро пожаловать в раздел "Машинное обучение: Обработка естественного языка на Python (версия 2). Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя: Векторные модели и методы предварительной обработки текста Вероятностные модели и марковские модели Методы машинного обучения...

Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль! Чему вы научитесь: Мастер машинного обучения и Python Узнайте, как применять алгоритмы машинного обучения для...

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также...

Machine Learning and AI: Support Vector Machines in Python Искусственный интеллект и наука о данных Алгоритмы классификации и регрессии на Python Чему вы научитесь: Применяйте SVM в практических приложениях: распознавание изображений, обнаружение спама, медицинская диагностика и регрессионный...

Чему вы научитесь: Использовать предварительно написанные библиотеки на python для работы с мощными алгоритмами. Советы и рекомендации для ускорения процесса моделирования и получения лучших результатов. Делайте прогнозы, используя расширенный регрессионный анализ с Python. Современные методы...

Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание...

Чему вы научитесь: EDA: исследовательский анализ данных Точность, полнота, F1 и каппа метрики Простая кластеризация данных Логистическая регрессия: простая и многоуровневая Метод ближайших соседей: kNN Наивный Байес Метод опорных векторов: SVM Решающие деревья м случайный лес XGBoost и...

Автор Груздев Артем Владимирович: SSE в Capital One (NY). Lead Methodologist в StateFarm Директор ИЦ «Гевисста», автор книг Исследовательский центр «Гевисста» Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока...

Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения. С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминами и понятиями ИИ, такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Научитесь...

Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python (Тимур Казанцев) В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных...

Описание книги Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с...

Чему вы научитесь Получите четкое представление о машинах опорных векторов (SVM) Понимание бизнес-сценариев, в которых применимы машины опорных векторов (SVM). Настройте гиперпараметры модели машинного обучения и оцените ее производительность. Используйте машины опорных векторов (SVM), чтобы...

Тема: Библиотека программиста Год: 2019 Страниц: 336 Обложка: Мягкая обложка ISBN:978-5-4461-0826-8 Тип: Скан-PDF + PDF издателя + EPUB Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной...

Благодаря ряду недавних прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения. Теперь даже программисты, которые почти ничего не знают об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных. Эта...

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на...

Машинное обучение с BigData Team. Классическое машинное обучение Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессии и классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут родными и понятными.

«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...

Распознавание образов и машинное обучение Издательство: Диалектика; Год издания: 2019 г. (август) Размер книги: формат 70х100/16 (170х240 мм) Страниц: 960 стр. Формат книги: сканированный PDF Цена книги: 1800 руб. Скан PDF Аннотация: Книга «Распознавание образов и...