Описание книги:
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач.
Прочитав первый том, вы научитесь:
работать в IPython и Jupyter Notebook;
применять функции библиотеки NumPy;
визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly;
выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas;
работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения;
применять различные стратегии валидации данных.
Формат: PDF
Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация (Артем Груздев)
178 ₽
Описание
Отзывы (0)
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Оплата и Доставка
Оплата принимается с большинства платежных систем, после оплаты взноса материал будет находится в Личном кабинете в разделе заказы и дополнительно направлен на Емейл, указанный при оформлении заказа.
Отзывы
Отзывов пока нет.