|
|
|
|
| LEADER |
04346nam a2200697 c 4500 |
| 001 |
koha001149361 |
| 005 |
20250130133547.0 |
| 008 |
250123s2024 ru ad f b 000 0 rus d |
| 020 |
|
|
|a 9785446119233
|
| 020 |
|
|
|a 9781617295911
|
| 035 |
|
|
|a koha001149361
|
| 039 |
|
|
|z 19
|b 106
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 080 |
|
|
|a 004.85.032.2:004.438Python
|
| 100 |
1 |
|
|a Серрано, Луис
|9 984290
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Грокаем машинное обучение
|c Луис Серрано ; [пер. с англ. Р. Чикин]
|
| 246 |
1 |
1 |
|a Machine learning
|
| 260 |
|
|
|a Санкт-Петербург [и др.]
|b Питер
|c 2024
|9 738406
|
| 300 |
|
|
|a 511 с.
|b ил., табл.
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a непосредственный
|
| 490 |
1 |
|
|a Библиотека программиста
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр. в конце кн.
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, типы
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение контролируемое
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение неконтролируемое
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение с подкреплением
|
| 653 |
|
|
|a анализ данных (машинное обучение), методы
|
| 653 |
|
|
|a регрессия линейная, метод анализа данных
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, оптимизация
|
| 653 |
|
|
|a недообучение (модель машинного обучения)
|
| 653 |
|
|
|a переобучение (модель машинного обучения)
|
| 653 |
|
|
|a тестирование (модели машинного обучения)
|
| 653 |
|
|
|a регуляция (модели машинного обучения)
|
| 653 |
|
|
|a регрессия полиномиальная, метод анализа данных
|
| 653 |
|
|
|a Turi Create, фреймворк для машинного обучения
|
| 653 |
|
|
|a алгоритм персептрона, кодирование
|
| 653 |
|
|
|a классификаторы логистические (машинное обучение)
|
| 653 |
|
|
|a персептронные классификаторы
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, модели классификационные
|
| 653 |
|
|
|a классификационные модели (машинное обучение), достоверность
|
| 653 |
|
|
|a байесовский классификатор наивный
|
| 653 |
|
|
|a данные (машинное обучение), разбиение
|
| 653 |
|
|
|a деревья решений (машинное обучение)
|
| 653 |
|
|
|a нейронные сети искусственные, обучение
|
| 653 |
|
|
|a нейронные сети искусственные, кодирование
|
| 653 |
|
|
|a Keras, открытая библиотека на языке Python для взаимодействия с искусственными нейронными сетями
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение ансамблевое
|
| 653 |
|
|
|a бэггинг, метаалгоритм ансамблевый для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения в задачах классификации и регрессии
|
| 653 |
|
|
|a бустинг градиентный
|
| 653 |
|
|
|a градиентный спуск (машинное обучение)
|
| 653 |
|
|
|a алгоритмы обучающие сильные
|
| 653 |
|
|
|a "Титаник", данные
|
| 653 |
|
|
|a машинное обучение, разработка данных
|
| 653 |
|
|
|a решения к упражнениям
|
| 830 |
|
0 |
|a Библиотека программиста
|9 60437
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|n ru
|h 004.8
|i С331
|
| 856 |
|
|
|y Перейти в каталог НБ ТГУ
|u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=1149361
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|4 0
|6 0048_С331
|7 0
|9 864211
|a RU-ToGU
|b RU-ToGU
|c 10005
|d 2025-01-23
|g 1748.00
|l 1
|o 004.8 С331
|p 13820001074205
|r 2025-09-10 09:42:20
|s 2025-08-08
|y 9
|
| 999 |
|
|
|c 1149361
|d 1149361
|
