Артем Владимирович Груздев – скачать книги бесплатно в epub, fb2, rtf, mobi, pdf или читать онлайн на телефоне
logo

Артем Владимирович Груздев

0
Графовые нейронные сети на Python
0
Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду:…
Подробнее
0
Streamlit для Data Science. Создаем интерактивные приложения в Python
0
Если вы работаете с данными на Python и хотите создавать высококачественные приложения, демонстрирующие модели машинного обучения и генерирующие краси…
Подробнее
0
Прогнозирование временных рядов с помощью Facebook Prophet, ETNA, Sktime и LinkedIn Greykite
0
Книга посвящена популярным библиотекам прогнозирования временных рядов Prophet, sktime, ETNA и Greykite. Разбирается математический аппарат и API кажд…
Подробнее
0
Логистическая регрессия. Математический аппарат, программные реализации методов оценивания, примеры развертывания моделей с помощью Streamlit, Streamlit Cloud, Docker, FastAPI и Flask
0
В книге рассказывается о математическом аппарате логистической регрессии, способах интерпретации регрессионных коэффициентов, даются программные реали…
Подробнее
0
Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества
0
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Во втором томе рассматрив…
Подробнее
0
Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация
0
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Первый том посвящен инстр…
Подробнее
0
Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python
0
Библиотека pandas – популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структ…
Подробнее
0
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
0
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации …
Подробнее
Вход В личный кабинетРегистрация