Praktyczny przewodnik po analizie danych, ujawniający pełny cykl pracy z informacjami: od zbierania i przetwarzania do budowy modeli uczenia maszynowego. Omówiono pracę z narzędziami pandas i SQL, metody wykrywania wzorców oraz czyszczenia danych. Opisano różne źródła informacji, w tym dane...
tekstowe, binarne i internetowe. Szczegółowo przedstawiono metody statystyczne: przedziały ufności, testowanie hipotez, konstruowanie cech. Przytoczono praktyczne przykłady w języku Python z różnych dziedzin: analiza systemów transportowych, badania ekologiczne, analityka weterynaryjna. Ostatnie rozdziały poświęcone są regresji logistycznej i optymalizacji modeli w zadaniach klasyfikacji tekstów.
Praktyczny przewodnik po analizie danych, ujawniający pełny cykl pracy z informacjami: od zbierania i przetwarzania do budowy modeli uczenia maszynowego. Omówiono pracę z narzędziami pandas i SQL, metody wykrywania wzorców oraz czyszczenia danych. Opisano różne źródła informacji, w tym dane tekstowe, binarne i internetowe. Szczegółowo przedstawiono metody statystyczne: przedziały ufności, testowanie hipotez, konstruowanie cech. Przytoczono praktyczne przykłady w języku Python z różnych dziedzin: analiza systemów transportowych, badania ekologiczne, analityka weterynaryjna. Ostatnie rozdziały poświęcone są regresji logistycznej i optymalizacji modeli w zadaniach klasyfikacji tekstów.
Bądź pierwszym, który dowie się o naszych aktualnych rabatach, ofertach i nowych produktach!
Check icon
Dodano do koszyka
Check icon
Dodałeś do ulubionych
Wyprzedane
Produkt jest obecnie niedostępny na magazynie.
Dostępny
Produkt dostępny na magazynie. Dokładny termin dostawy otrzymasz od operatora po potwierdzeniu zamówienia.
Na zamówienie
Produkt dostarczany jest bezpośrednio od wydawnictwa. Realizacja zamówienia trwa do 14 dni, dokładny termin dostawy otrzymasz od operatora po potwierdzeniu zamówienia.
Nakład wyczerpany
Niestety, nakład książki się skończył, obecnie nie jest dostępna do zamówienia.