Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy

 

Dostępność:

Wysyłamy w 24h

Wysyłamy w 24h – to znaczy, że taki produkt mamy w magazynie i wyślemy go w ciągu 24 godzin w dni robocze (1 dzień roboczy) od momentu złożenia zamówienia. Jeśli jednak zamówisz większą ilość takiego produktu, może się okazać, że nie mamy aż tylu egzemplarzy dostępnych 24h i będziesz musiał poczekać na niego dłużej niż 24h, o czym poinformujemy Cię w osobnym e-mailu.

Zamówienia:0 - 69,99 PLN>69,99 PLNCzas dostawy:
Odbiór osobisty w księgarni 0 zł0 zł1 dzień roboczy
InPost Paczkomaty 24/7 (Płatność online)4.99 zł0 zł1-2 dni robocze
InPost Paczkomaty - Paczka w Weekend (Płatność online)16.99 zł0 zł1-2 dni robocze
Poczta Polska (Płatność online)12.99 zł0 zł3-5 dni roboczych
Poczta Polska (Płatność za pobraniem)13.99 zł0 zł3-5 dni roboczych
Kurier UPS (Płatność online)4.99 zł0 zł1 dzień roboczy
Kurier UPS (Płatność za pobraniem)4.99 zł0 zł1 dzień roboczy
Wysyłka zagranicznaSprawdź szczegóły >
41,50 zł 44,90 zł Oszczędzasz 3,40 zł

Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu.



Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.



W książce między innymi:




  • klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych

  • eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych

  • przykłady analiz regresji

  • redukcja wymiarowości

  • potoki w bibliotece scikit-learn



Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!


Napisz własną recenzję
Napisz recenzję o produkcie: Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
Twoja ocena
Ocena ogólna