• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه

عنوان
Hands-on Scikit-Learn for machine learning applications :

پدید آورنده
David Paper.

موضوع
Machine learning.,Python (Computer program language),Big Data.,Machine Learning.,Python.,Machine learning.,Python (Computer program language)

رده
QA76
.
73
.
P98

کتابخانه
مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

محل استقرار
استان: قم ـ شهر: قم

مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

تماس با کتابخانه : 32910706-025

شابک

شابک
1484253736
شابک
9781484253731
شابک اشتباه
1484253728
شابک اشتباه
9781484253724

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
Hands-on Scikit-Learn for machine learning applications :
نام عام مواد
[Book]
ساير اطلاعات عنواني
data science fundamentals with Python /
نام نخستين پديدآور
David Paper.

وضعیت نشر و پخش و غیره

محل نشرو پخش و غیره
Berkeley, CA :
نام ناشر، پخش کننده و غيره
Apress,
تاریخ نشرو بخش و غیره
2020.

مشخصات ظاهری

نام خاص و کميت اثر
1 online resource (xiii, 242 pages. 33 illustrations)

يادداشت کلی

متن يادداشت
Includes index.

یادداشتهای مربوط به مندرجات

متن يادداشت
1. Introduction to Scikit-Learn -- 2. Classification from Simple Training Sets -- 3. Classification from Complex Training Sets -- 4. Predictive Modeling through Regression -- 5. Scikit-Learn Classifier Tuning from Simple Training Sets -- 6. Scikit-Learn Classifier Tuning from Complex Training Sets -- 7. Scikit-Learn RegressionTuning -- 8. Putting it All Together.
بدون عنوان
0

یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده

متن يادداشت
Aspiring data science professionals can learn the Scikit-Learn library along with the fundamentals of machine learning with this book. The book combines the Anaconda Python distribution with the popular Scikit-Learn library to demonstrate a wide range of supervised and unsupervised machine learning algorithms. Care is taken to walk you through the principles of machine learning through clear examples written in Python that you can try out and experiment with at home on your own machine. All applied math and programming skills required to master the content are covered in this book. In-depth knowledge of object-oriented programming is not required as working and complete examples are provided and explained. Coding examples are in-depth and complex when necessary. They are also concise, accurate, and complete, and complement the machine learning concepts introduced. Working the examples helps to build the skills necessary to understand and apply complex machine learning algorithms. Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications is an excellent starting point for those pursuing a career in machine learning. Students of this book will learn the fundamentals that are a prerequisite to competency. Readers will be exposed to the Anaconda distribution of Python that is designed specifically for data science professionals, and will build skills in the popular Scikit-Learn library that underlies many machine learning applications in the world of Python. What You'll Learn Work with simple and complex datasets common to Scikit-Learn Manipulate data into vectors and matrices for algorithmic processing Become familiar with the Anaconda distribution used in data science Apply machine learning with Classifiers, Regressors, and Dimensionality Reduction Tune algorithms and find the best algorithms for each dataset Load data from and save to CSV, JSON, Numpy, and Pandas formats.

یادداشتهای مربوط به سفارشات

منبع سفارش / آدرس اشتراک
OverDrive, Inc.
شماره انبار
2659B3AE-9476-40BE-9EF4-28EC9E965774

ویراست دیگر از اثر در قالب دیگر رسانه

شماره استاندارد بين المللي کتاب و موسيقي
9781484253724

موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)

موضوع مستند نشده
Machine learning.
موضوع مستند نشده
Python (Computer program language)
موضوع مستند نشده
Big Data.
موضوع مستند نشده
Machine Learning.
موضوع مستند نشده
Python.
موضوع مستند نشده
Machine learning.
موضوع مستند نشده
Python (Computer program language)

مقوله موضوعی

موضوع مستند نشده
COM004000
موضوع مستند نشده
UYQM
موضوع مستند نشده
UYQM

رده بندی ديویی

شماره
005
.
133
ويراست
23

رده بندی کنگره

شماره رده
QA76
.
73
.
P98

نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Paper, David.

مبدا اصلی

تاريخ عمليات
20200823032851.0
قواعد فهرست نويسي ( بخش توصيفي )
pn

دسترسی و محل الکترونیکی

نام الکترونيکي
 مطالعه متن کتاب 

اطلاعات رکورد کتابشناسی

نوع ماده
[Book]

اطلاعات دسترسی رکورد

تكميل شده
Y

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال