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Python machine learning / Sebastián Raschka / Barcelona : Marcombo (2019)

Público ISBD Vista personalizada Título : Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit - learn y TensorFlow Tipo de documento: texto impreso Autores: Sebastián Raschka, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor Mención de edición: Segunda edición Editorial: Barcelona : Marcombo Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: xxii, 616 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-267-2720-6 Nota general: Titulo original en Ingles: Python machine learning. Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng) Nota de contenido: Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107996 Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit - learn y TensorFlow [texto impreso] / Sebastián Raschka, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor  . -  Segunda edición . - Barcelona : Marcombo, 2019 . - xxii, 616 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas ; 24 cm. ISBN : 978-84-267-2720-6 Titulo original en Ingles: Python machine learning. Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng) Nota de contenido: Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107996 Python machine learning Raschka, SebastiánMirjalili, Vahid ; Mirjalili, Vahid ; Mirjalili, Vahid - - Barcelona : Marcombo - 2019 Titulo original en Ingles: Python machine learning. Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes.

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