ТАРИФ "VIP Канонир" - СКИДКА 50%!

Перед оплатой введите промо-код:

PIRAT.BIZ_50%
  • Объявление

    Гость, Перед публикацией материалов ознакомьтесь с правилами создания и оформления раздач.

Программирование [Кук Даррен] Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

ЧЕРНАЯ БОРОДА

Хмельной монах
Квартмейстер
Регистрация
23.03.18
Сообщения
3,552
Реакции
33,828
Депозит
0
Сделки
0
Нарушения
0 / 0
Монетки
1096.5
    Голосов: 0
    0.0 5 0 0 https://tor3.pirat.bz/threads/%D0%9A%D1%83%D0%BA-%D0%94%D0%B0%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BD-%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81-%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC-%D0%B1%D0%B8%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BA%D0%B8-%D0%9D2%D0%9E.3498/
  • #1
Автор: Кук Даррен
Название: Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

1522686766741.png



Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в H2O, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты.
Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования H2O и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, «случайный лес», обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

Прочтя эту книгу, вы:

• узнаете, как импортировать данные в H2O, преобразовывать их и экспортировать их из H2O;
• изучите основные концепции машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных;
• поработаете с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации;
• используете H2O для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения;
• поймете, как работает кластерный анализ и другие алгоритмы обучения на неразмеченных данных.

Понимание процесса построения моделей, тупиковых ситуаций и заканчивающихся провалом экспериментов является не менее важным, чем изучение кода!

Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию

Скачать:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
 
Последнее редактирование:

Yung

Пират
Регистрация
23.03.18
Сообщения
3
Реакции
0
Депозит
0
Сделки
0
Нарушения
0 / 0
Монетки
0
не работает(
 
Верх Низ