Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду: в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых...
Если вы работаете с данными на Python и хотите создавать высококачественные приложения, демонстрирующие модели машинного обучения и генерирующие красивые интерактивные визуализации, то эта книга для вас. Описана настройка среды разработки и...
Книга посвящена популярным библиотекам прогнозирования временных рядов Prophet, sktime, ETNA и Greykite. Разбирается математический аппарат и API каждой библиотеки. Показаны примеры решения задач прогнозирования, классификации и кластеризации...
В книге рассказывается о математическом аппарате логистической регрессии, способах интерпретации регрессионных коэффициентов, даются программные реализации методов оценивания (метод градиентного спуска, метод Ньютона без регуляризации / с...
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...
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Первый том посвящен инструментам Python – основным библиотекам, классам и функциям, необходимым для предварительной...
Библиотека pandas – популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с...
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга...