Editore: Sciencia Scripts, 2022
ISBN 10: 6205365278 ISBN 13: 9786205365274
Da: Buchpark, Trebbin, Germania
Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 112 | Sprache: Russisch | Produktart: Bücher.
Editore: Sciencia Scripts Nov 2022, 2022
ISBN 10: 6205365278 ISBN 13: 9786205365274
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
EUR 24,80
Convertire valutaQuantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive BBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 112 pp. Russisch.
Editore: Sciencia Scripts Nov 2022, 2022
ISBN 10: 6205365278 ISBN 13: 9786205365274
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
EUR 24,80
Convertire valutaQuantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive B 112 pp. Russisch.
Editore: Sciencia Scripts
ISBN 10: 6205365278 ISBN 13: 9786205365274
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
EUR 26,93
Convertire valutaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Obuchenie pod nablüdeniem opisywaet scenarij, w kotorom opyt stanowitsq obuchaüschim faktorom, soderzhaschim wazhnuü informaciü (naprimer, metki 'bol'noj/zdorowyj' dlq obnaruzheniq boleznej rastenij), kotoraq otsutstwuet w newidimyh 'testowyh primerah', k kotorym budet primenqt'sq poluchennyj opyt. V ätom scenarii priobretennyj opyt naprawlen na predskazanie nedostaüschej informacii dlq testowyh dannyh. V ätom smysle okruzhaüschuü sredu mozhno rassmatriwat' kak uchitelq, kotoryj kontroliruet uchenika, predostawlqq emu dopolnitel'nuü informaciü w wide metok. V ätoj knige my rassmotrim modeli kontroliruemogo mashinnogo obucheniq, s pomosch'ü kotoryh wy pojmete teoreticheskie osnowy, nekotorye opisaniq prikladnyh oblastej, a zatem realizuete kazhduü iz nih w laboratorii Jupyter s pomosch'ü bibliotek pandas i scikit-learn dlq Python. Snachala wy nachnete s logisticheskoj regressii (binarnaq klassifikaciq), mnogoklassowoj klassifikacii s pomosch'ü logisticheskoj regressii, derew'ew reshenij, mashin wektorow podderzhki - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation i, nakonec, Naive B.