Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
О журнале
Журнал «БИТ»
Информация для ВАК
Звезды «СА»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Игры
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
27.03.2019г.
Просмотров: 554
Комментарии: 0
Arduino Uno и Raspberry Pi 3: от схемотехники к интернету вещей

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 458
Комментарии: 0
Автоматизация программируемых сетей

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 486
Комментарии: 0
Изучаем pandas. Второе издание

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 411
Комментарии: 0
Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы

 Читать далее...

13.03.2019г.
Просмотров: 616
Комментарии: 0
DevOps для ИТ-менеджеров

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

Каталог продукции / Книги / Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

 Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Оригинальное название:

"Large Scale Machine Learning with Python"

Оригинальный правообладатель:

Packt Publishing 

Автор: Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.
Дата выхода: сентябрь 2017 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 358
ISBN: 978-5-97060-506-6
Вес, гр.: 700

Оглавление и отрывки из глав

Файлы к книге 

 

Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти. Второй уровень касается более новых алгоритмов, которые специально предназначены для масштабируемости и могут обрабатывать большие файлы. Третий уровень непосредственно связан с машинным обучением в окружении больших данных. Мы также охватим самые эффективные методы машинного обучения в вычислительной парадигме MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Этот набор еще содержит:

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru