Главная » 2019»Октябрь»1 » Кук Д. - Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2018)
10:10
Кук Д. - Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2018)
Н20 - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на не размеченных данных и ансамбли моделей.В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О - Deep Water и Stacked Ensemble. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент - библиотеку Н2О.
Предисловие 10 Глава 1. Установка и начало работы 13 Глава 2. Импортирование и экспортирование данных 33 Глава 3. Наборы данных 56 Глава 4. Общие параметры моделей 84 Глава 5. «Случайный лес» 101 Глава 6. Градиентный бустинг 125 Глава 7. Линейные модели Глава 8. Глубокое обучение (нейронные сети) 158 Глава 9. Обучение на неразмеченных данных 187 Глава 10. Все остальное 204 Глава 11. Эпилог 211 Приложение 1. Deep Water 224 Приложение 2. Ансамбли (стекинг моделей) 241 Краткий предметный указатель 249
Название: Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О Автор: Кук Д. Год: 2018 Жанр: программирование Язык: Русский
Формат: pdf Качество: Отсканированные страницы Страниц: 252 Размер: 110 MB
Скачать Кук Д. - Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2018)
Xemera.At.Ua - информационный портал! Все ссылки на файлы, указанные на сайте взяты из открытых источников интернета и предоставлены пользователями нашего сайта исключительно в ознакомительных целях.
Если вы являетесь правообладателем какого либо материала и не желаете его свободного распространения, или считаете, что какой-либо из материалов нарушает Ваши авторские права - свяжитесь с Администрацией.
Владельцы и создатели данного сайта не несут ответственность за использование и содержание ссылок и информации, представленных на этом сайте.
Сайт оптимизирован для просмотра с разрешением 1024x768, 1280x800, 1280x1024 и 1600x1200 браузером FireFox или Opera