Scikit-Learn nei dettagli: Comprensione profonda

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Scikit-Learn nei dettagli: Comprensione profonda (Robert Collins)

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Titolo originale:

Scikit-Learn in Details: Deep Understanding

Contenuto del libro:

Questo libro è una guida all'uso di Scikit-Learn, una libreria di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione Python. L'autore spiega innanzitutto che cos'è Scikit-Learn e come configurarlo sul proprio sistema. Viene inoltre spiegato come caricare i set di dati in Scikit-Learn. L'autore ha poi spiegato come utilizzare i vari algoritmi di apprendimento automatico per implementare modelli di apprendimento automatico di diverso tipo con Scikit-Learn. Alcuni degli algoritmi discussi includono la Support Vector Machine (SVM), la Regressione lineare, i K-Nearest Neighbors e K-Means. Per tutti questi algoritmi sono stati forniti esempi pratici, in modo da sapere come implementare i modelli e utilizzarli per fare previsioni.

I contenuti sono:

Come iniziare con Scikit-learn Support Vector Machines in Scikit-learn Scikit-Learn Linear Regression Scikit-Learn k-Nearest Neighbors Classifier K-Means Clustering With Scikit-Learn Gli argomenti includono: linguaggio di programmazione python, python, libro sulla regressione lineare, scikit-learn, scikit-learn e tensorflow, macchina a vettori di supporto, regressione lineare, k-nearest neighbor, k-means, kernel, modelli di regressione lineare, visualizzazione dei dati, analisi della regressione lineare, apprendimento automatico della regressione lineare.

Altre informazioni sul libro:

ISBN:9781731040510
Autore:
Editore:
Rilegatura:Copertina morbida

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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)