Главная » 2020»Ноябрь»11 » Себастьян Рашка - Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение 3 изд.
08:49
Себастьян Рашка - Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение 3 изд.
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Книга наполнена четкими пояснениями, визуальными представлениями, работающими примерами и детально раскрывает все важные методики машинного обучения. В то время как некоторые книги учат вас следовать инструкциям, Рашка и Мирджалили излагают принципы, лежащие в основе машинного обучения, что позволит вам самостоятельно строить модели и приложения.
Третье издание книги обновлено с целью учета версии библиотеки TensorFlow 2 и последних добавлений в scikit-learn. Оно расширено для охвата двух самых современных методик машинного обучения: обучения с подкреплением и порождающих состязательных сетей.
Эта книга — ваш попутчик в машинном обучении с применением Python, будь вы разработчиком приложений на языке Python, не знакомым с машинным обучением, или разработчиком, желающим углубить свои знания в современных областях.
Название: Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение 3 изд. Автор: Себастьян Рашка Язык: Русский Жанр: Компьютерная литература Год: 2020 Формат: pdf Страниц: 848 Размер: 89 Mb
Скачать Себастьян Рашка - Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение 3 изд.
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