Хочешь свой плейлист?
1. AC DC - Back in Black
2. AC DC - HIGWAY TO HELL
3. AC⁄DC - Touch To Much
4. Alle Farben - Bad Ideas
5. Arilena Ara - Nëntori (Bess Remix)
6. Artik pres. Asti - Никому не отдам
7. Ben Delay - I Never Felt so Right (Club Mix)
8. Bob Marley - Three Little Birds
9. Brandon Flowers - Can't Deny My Love
10. Burak Yeter feat. Danelle Sandoval - Tuesday
11. D.idJ - DoIt
12. Deadpool Rap - Sexy Motherfucker
13. Ellie Goulding - Lights
14. Ellie Goulding - Little Dreams
15. Eminem - Ass Like That
16. Estradarada - Вите Надо Выйти
17. Example - Changed The Way You Kiss Me
18. Gutter Brothers - Bitch (Original Mix)
19. IOWA - Нам же нравится одно и тоже (2014)
20. Innerpartysystem - American Trash
21. Jah Khalib feat. Кравц - Do It
22. Justin Timberlake - My Love (feat. T.I.)
23. Kadebostany - Teddy Bear (Astero Remix)
24. Lana Del Rey - Serial Killer
25. Lana Del Rey - Serial Killer (K Theory Remix)
26. M83 - Oblivion
27. METAHESH - Better Than Sex
28. Mapei - Don't Wait
29. Misha Daniels - Run Away (Deep Mix)
30. Moonbeam & Indifferent Guy Eva Pavlova - Follow Me
31. Mos Def And Massive Attack - I Against I
32. Nero - Satisfy (Original Mix)
33. No Limits, Jovan Wilder - Slow Down
34. Oh Wonder - Shark (Illenium Remix)
35. Queen - I Want To Break Free
36. Radio Record - РОДРИГЕС ТИМУР
37. Shakira - Waka Waka (Time for Africa)
38. Snakehips & MØ - Don't Leave
39. The Black Eyed Peas - Meet Me Halfway
40. The Prodigy - Girls
41. The Rolling Stones - God Gave Me Everything
42. The Weeknd ft. Daft Punk - Starboy
43. Vitalic - Poison Lips
44. Wiz Khalifa - Work Hard, Play Hard
45. Баста - Голос (feat. Полина Гагарина)
46. Батишта и Ромади - Формула любви
47. Би - 2 & Чичерина
48. Градусы - Радио дождь
49. Елка - Грею счастье внутри
50. Иван Дорн - Ты всегда в плюсе
51. Каста - Радиосигналы
52. Кравц - Море
53. Марсу Нужны Любовники - Ветер сдувает с крыш
54. Марсу Нужны Любовники - Дальневосток
55. Марсу Нужны Любовники - Её глаза
56. Марсу Нужны Любовники - Застелю Цветами
57. Марсу Нужны Любовники - Скользим
58. Михаил Озеров & Ирина Обрезкова - Лава
59. Моя Мишель - Настя
60. ПИЦЦА & L'One - Мир
61. Пика - Патимейкер
62. Пицца - Романс

Добро пожаловать на DevsAid.Com!

Внимание! Объявляем конкурс на лучший новостной пост!
Получай уведомления в Telegram или по СМС!
Заработай на публикации тем на форуме!


Построение систем машинного обучения на языке Python

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Dump_Bot, 10 сен 2016.

  1. Автор: Ричарт В., Коэльо П.Л.Дата выхода: 30 сентября 2015 года
    Формат: 148 * 210 мм
    Бумага: офсетная
    Объем, стр.: 302
    ISBN: 978-5-97060-330-7

    Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.
    В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

    В главе 2 «Классификация в реальной жизни» мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.
    В главе 3 «Кластеризация – поиск взаимосвязанных сообщений» мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не «понимая» их смысла.

    В главе 4 «Тематическое моделирование» мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.
    В главе 5 «Классификация – выявление плохих ответов» мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.
    В главе 6 «Классификация II – анализ эмоциональной окраски» объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.
    В главе 7 «Регрессия» объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод – регрессию – при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.
    В главе 8 «Рекомендование» мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда).
    В главе 9 «Классификация по музыкальным жанрам» мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок – поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.
    В главе 10 « Машинное зрение» мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.
    Из главы 11 «Понижение размерности» мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.
    В главе 12 «Когда данных больше» мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).


    Пароль: pCyb6LEP8Qdd4LU1AMtU


     

    Загрузка...
  • Кто мы?

    2 разработчика которые решили помочь другим разработчикам в решении их проблем, а так же пользователям с поиском самых свежих и качественных инфопродуктов. За 4 с небольшим месяца мы создали этот форум на который заходят ежедневно 1500 человек и посещаемость постоянно растёт. Мы создали панель лицензирования для защиты PHP скриптов от воровства и SEO панель для мониторинга наших сайтов и выбора верной стратегии их развития. Мы надеемся что то что мы создали пригодится Вам и возможно Вы поможете нам развиваться и совершенствоваться вместе с Вами.
  • Набираем команду!

    Мы набираем в нашу команду умных и амбициозных людей! Не важно в какой сфере Вы преуспели, Вы можете попасть в нашу команду и развивать с нами действительно достойный ресурс.

    Вступай!