 Опросы |
| Статьи |
|
Электронный документооборот 
5 способов повысить безопасность электронной подписи
Область применения технологий электронной подписи с каждым годом расширяется. Все больше задач
 Читать далее...
|
|
Рынок труда
Системные администраторы по-прежнему востребованы и незаменимы
Системные администраторы, практически, есть везде. Порой их не видно и не слышно,
Читать далее...
|
|
Учебные центры
Карьерные мечты нужно воплощать! А мы поможем
Школа Bell Integrator открывает свои двери для всех, кто хочет освоить перспективную
Читать далее...
|
|
Гость номера
Дмитрий Галов: «Нельзя сказать, что люди становятся доверчивее, скорее эволюционирует ландшафт киберугроз»
Использование мобильных устройств растет. А вместе с ними быстро растет количество мобильных
Читать далее...
|
|
Прошу слова
Твердая рука в бархатной перчатке: принципы soft skills
Лауреат Нобелевской премии, специалист по рынку труда, профессор Лондонской школы экономики Кристофер
Читать далее...
|
|
|
1001 и 1 книга 
|
19.03.2018г.
Просмотров: 9886
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 8100
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 8200
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA
Читать далее...
|
19.03.2018г.
Просмотров: 5195
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Читать далее...
|
12.03.2018г.
Просмотров: 5873
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации
Читать далее...
|
|
|
|
Друзья сайта
|
|
|
|
|
|
|
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. |
|
|
|
|
