|
|
|
|
| LEADER |
03540nam a2200613 c 4500 |
| 001 |
koha001007803 |
| 008 |
231102s2022 ru ad f b 001 0 rus d |
| 020 |
|
|
|a 9785977540568
|
| 035 |
|
|
|a koha001007803
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 080 |
|
|
|a 004.85:004.438Python
|
| 100 |
1 |
|
|a Элбон, Крис
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Машинное обучение с использованием Python
|b сборник рецептов : [практические решения от предобработки до глубокого обучения] : пер. с англ.
|c Крис Элбон
|
| 246 |
1 |
1 |
|a Machine Learning with Pethon Cookbook
|
| 260 |
|
|
|a Санкт-Петербург
|b БХВ-Петербург
|c 2022
|
| 300 |
|
|
|a 369 с.
|b ил., табл.
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a непосредственный
|
| 500 |
|
|
|a На обл. и доп. тит. л.: изд-во O'Reilly
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр. в конце разд.
|
| 504 |
|
|
|a Предм. указ.: с. 363-369
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение
|
| 653 |
|
|
|a данные текстовые
|
| 653 |
|
|
|a данные числовые
|
| 653 |
|
|
|a данные, загрузка
|
| 653 |
|
|
|a данные, упорядочение
|
| 653 |
|
|
|a данные категориальные
|
| 653 |
|
|
|a изображения (машинное обучение), классификация
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, модели
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, тренировка модели
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, снижение размерности
|
| 653 |
|
|
|a данные, обработка
|
| 653 |
|
|
|a Python, язык программирования высокоуровневый
|
| 653 |
|
|
|a библиотеки Python
|
| 653 |
|
|
|a программные коды
|
| 653 |
|
|
|a машинные обучающие системы, рецепты решения
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, оценивание моделей
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, отбор модели
|
| 653 |
|
|
|a линейная регрессия
|
| 653 |
|
|
|a деревья принятия решений, виды
|
| 653 |
|
|
|a деревья принятия решений, тренировка моделей
|
| 653 |
|
|
|a регрессия логистическая
|
| 653 |
|
|
|a опорно-векторные машины
|
| 653 |
|
|
|a Байеса классификатор наивный
|
| 653 |
|
|
|a алгоритмы кластеризующие
|
| 653 |
|
|
|a нейронные сети
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, модели предсказательные
|
| 653 |
|
|
|a машинное самообучение, модели натренированные
|
| 653 |
|
|
|a модели натренированные (машинное самообучение), сохранение
|
| 653 |
|
|
|a модели натренированные (машинное самообучение), загрузка
|
| 653 |
|
|
|a модели натренированные (машинное самообучение), интегрирование с программным обеспечением
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|n ru
|h 004.8
|i Э40
|
| 999 |
|
|
|c 1007803
|d 1007803
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|6 0048_Э40
|7 0
|a RU-ToGU
|b RU-ToGU
|c 10005
|d 2023-11-02
|g 1608.00
|o 004.8 Э40
|p 13820001053850
|r 2023-11-02
|y 9
|
