Предварительная подготовка данных в PYTHON. Том 2. План, примеры и метрики качества
+2
Скоро
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (Н20, Dask, Docker, Google Colab). Издание рассчитано на специалистов по анализу данных, а также может быть полезно широкому кругу специалистов, интересующихся машинным обучением.
Перейти к описанию и характеристикам| Издательство | ДМК Пресс |
| Страниц | 814 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-93700-177-1 |
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (Н20, Dask, Docker, Google Colab). Издание рассчитано на специалистов по анализу данных, а также может быть полезно широкому кругу специалистов, интересующихся машинным обучением.
| Издательство | ДМК Пресс |
| Страниц | 814 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-93700-177-1 |
| Обложка | Твёрдый переплёт |
| Бумага | Офсет |
| Иллюстрации | Черно-белые + цветные |
| Размеры | 172 × 48 × 242 mm |
| Вес, г | 1410 |
