| Titre : |
Machine learning : les fondamentaux |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Matt Harrison, Auteur ; Olivier Engler, Auteur |
| Editeur : |
First Interactive |
| Année de publication : |
2020 |
| Importance : |
249 pages |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-412-05602-8 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Data forme perplexité prétraitement classification seuil de discrimination logistique foret aléatoire coefficient sous-echantillon type erreur |
| Index. décimale : |
K.45 - Intelligence artificielle et big-data, machine Learning |
| Résumé : |
Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science avec cet ouvrage pratique, véritable pense bête de tous les data scientists, ingénieurs ou programmeurs Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace aux data scientists. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement.
Au programme : Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Utiliser Sikit-learn |
|  |
Machine learning 
