Obálka

QR kód

Learning scikit-learn : machine learning in Python /

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Hlavní autor:	Garreta, Raul
Další autoři:	Moncecchi, Guillermo
Médium:	Elektronický zdroj E-kniha
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Birmingham : Packt Publishing, 2013.
Témata:	Machine learning. Python (Computer program language) Electronic books.
On-line přístup:	An electronic book accessible through the World Wide Web; click to view
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Podobné jednotky

Building machine learning systems with Python
Autor: Richert, Willi
Vydáno: (2013)

Machine learning in python : essential techniques for predictive analysis /
Autor: Bowles, Michael
Vydáno: (2015)

Machine learning with R /
Autor: Lantz, Brett
Vydáno: (2013)

Foundations of machine learning
Autor: Mohri, Mehryar
Vydáno: (2012)

Dataset shift in machine learning
Vydáno: (2009)

Introduction to machine learning /
Autor: Alpaydin, Ethem
Vydáno: (2014)

Machine learning for dummies /
Autor: Mueller, John Paul, a další
Vydáno: (2016)

Machine learning : hands-on for developers and technical professionals /
Autor: Bell, Jason
Vydáno: (2015)

Machine learning in non-stationary environments introduction to covariate shift adaptation /
Autor: Sugiyama, Masashi, 1974-
Vydáno: (2012)

Machine learning a probabilistic perspective /
Autor: Murphy, Kevin P., 1970-
Vydáno: (2012)

Machine learning for financial engineering
Autor: Györfi, László
Vydáno: (2012)

Semi-supervised learning
Vydáno: (2006)

Machine learning in image steganalysis
Autor: Schaathun, Hans Georg
Vydáno: (2012)

Optimization for machine learning
Vydáno: (2012)

Mastering machine learning with scikit-learn : apply effective learning algorithms to real-world problems usung scikit-learn /
Autor: Hackeling, Gavin
Vydáno: (2014)

Optimal learning
Autor: Powell, Warren B., 1955-
Vydáno: (2012)

Learning with kernels support vector machines, regularization, optimization, and beyond /
Autor: Schölkopf, Bernhard
Vydáno: (2002)

Advances in learning theory methods, models, and applications /
Vydáno: (2003)

Multi-agent machine learning : a reinforcement approach /
Autor: Schwartz, Howard M.
Vydáno: (2014)

Apache Mahout cookbook /
Autor: Giacomelli, Piero
Vydáno: (2013)

An elementary introduction to statistical learning theory
Autor: Kulkarni, Sanjeev
Vydáno: (2011)

Recursive spatial multiplexing for interference mitigation /
Autor: Shah, Syed Ibrahim Asghar
Vydáno: (2019)

Ein Verfahren zur Prognose verkehrsabhangiger Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen /
Autor: Weisheit, Toni
Vydáno: (2017)

Next-generation sequencing and sequence data analysis /
Autor: Chiu, Kuo Ping
Vydáno: (2015)

Boosting foundations and algorithms /
Autor: Schapire, Robert E.
Vydáno: (2012)

Kernels for structured data
Autor: Gartner, Thomas
Vydáno: (2008)

Least squares support vector machines
Vydáno: (2002)

Support vector machines data analysis, machine learning and applications /
Vydáno: (2011)

Learning Python® with Raspberry Pi® /
Autor: Bradbury, Alex
Vydáno: (2014)

Learning geospatial analysis with Python /
Autor: Lawhead, Joel
Vydáno: (2013)

Learning Python design patterns /
Autor: Zlobin, Gennadiy
Vydáno: (2013)

Learning Cython programming : expand your existing legacy applications in C using Python /
Autor: Herron, Philip
Vydáno: (2013)

Kernel methods for pattern analysis
Autor: Shawe-Taylor, John
Vydáno: (2004)

Python data analysis : learn how to apply powerful data analysis techniques with popular open source Python modules /
Autor: Idris, Ivan
Vydáno: (2014)

Professional Python /
Autor: Sneeringer, Luke
Vydáno: (2016)

Blender 2.49 scripting extend the power and flexibility of Blender with the help of Python, a high-level, easy-to-learn scripting language /
Autor: Anders, Michel
Vydáno: (2010)

Learning IPython for interactive computing and data visualization learn IPython for interactive Python programming, high-performance numerical computing, and data visualization /
Autor: Rossant, Cyrille
Vydáno: (2013)

Python programming for the absolute beginner
Autor: Dawson, Michael
Vydáno: (2010)

Python power! the comprehensive guide /
Autor: Telles, Matthew A.
Vydáno: (2006)

Python testing beginner's guide : an easy and convenient approach to testing your Python projects /
Autor: Arbuckle, Daniel
Vydáno: (2010)