Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Python и машинное обучение



Год выпуска: 2017
Автор: Себастьян Рашка
Издательство: ДМК Пресс
Страниц: 418
ISBN: 978-5-97060-409-0, 978-1-78355-513-0
Описание
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.


Похожие книги

  1. Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария. Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 304 с.
  2. Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт. Построение систем машинного обучения на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 302 с.
  3. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. – СПб.: Питер, 2017. – 336 с.
  4. Себастьян Рашка. Python и машинное обучение. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 418 с.
  5. Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. – М.: Вильямс, 2017. – 480 с.
  6. Джоэл Грас. Data Science. Наука о данных с нуля. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 336 с.
  7. Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф. Машинное обучение. – СПб.: Питер, 2017. – 336 с.
  8. Дж. Вандер Плас. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с.
  9. Ш.Бастиан. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 358 с.
  10. Орельен Жерон. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. – М.: Вильямс, 2018. – 688 с.
  11. Франсуа Шолле. Глубокое обучение на R. – СПб.: Питер, 2018. – 400 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Разработка предложений по созданию на предприятии эффективной системы внутрифирменного обучения и повышения квалификации кадров
Управление персоналом
Диплом
120 стр.
Управление переквалификацией и обучением кадров
Управление персоналом
Диплом
166 стр.
Интеллектуально-личностные особенности младших школьников, обучающихся по разным образовательным программам
Педагогика
Диплом
70 стр.
Обучение и воспитание как условие и источники психологического развития
Педагогика
Реферат
19 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Анастасия, 09.12
спасибо вам огромное! это отличный вариант!