Python и машинное обучение из жанра Программы

Лариса Токарева

Гарем для землянки (СИ)

автору спасибо. немного наивно но интересно. читайте.

perlichka

Среднощна роза

Разтьрстващ разказ,много силно четиво

Деметра Санкер

Рыжее недоразумение для проклятого герцога (СИ)

Полный бред, наивность и отсутствие логики. Героиня - наивная недоведьма, которая вот так сразу овладела всеми стихиями, ей подвластны все заклинания, но разум у неё как у ребёнка. И это

MarijaAlex

Такая душераздирающая книжка, что последнюю страницу я встречаю как праздник.Читатель, если тебе плохо, то надо прочитать эту книжку, где автор сделала все, чтобы твои беды и печали были ничем по сравнением

MarijaAlex

Нелюдимый (СИ)

Наверное книг с таким сюжетом я прочла уйму.Найти для себя что-то новое трудно, удивительно, что книжка мне понравилась и даже какие-то моменты меня задели за живое.Книжку можно читать, в ней есть всё и боль,

MarijaAlex

Так похожа на нее (СИ)

книжка хорошо написана и сюжет хоть избит, но воплощение его неплохое.Здесь нет в прямом понимании золушек и сто процентных принцев.Начало очень даже спокойное и скучноватое.Несколько страниц в конце

MarijaAlex

Мадин

Это такая хрень,поэтому лучше пройти мимо и не тратить своё время понапрасну.

Python и машинное обучение

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Рашка Себастьян

Язык: русский

Год: 2017

Добавил: Admin 10 Июн 20

Проверил: Admin 25 Мар 21

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Рython является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Рython, в том числе scikit-learn, Theano и Кeras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.