Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Ensemble Methods for Machine Learning

Name: Ensemble Methods for Machine Learning
Brand: Manning Publications
SKU: 37104057
Price: 53.21 EUR
Availability: InStock
Author: Gautam Kunapuli
ISBN: 9781617297137

Gautam Kunapuli

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 37104057

Издателство Manning Publications, юни 2023

Many machine learning problems are too complex to be resolved by a single model or algorithm. Ensem... Цялото описание

Код Либристо: 37104057

130 b

53.21 €

104.06 лв

50% вероятност Ще претърсим света Кога ще получа книгата?

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

The Long Game Rachel Reid

С твърди корици

18.91 € 36.99 лв

Kódování James Floyd Kelly

С меки корици

8.58 € 16.78 лв

LE MANCHE MAITRISE [F] GUITARE BARRETT TAGLIARINO Книга

binding.

34.29 € 67.06 лв

Nationalpark Berchtesgaden Thomas Hornung

С меки корици

32.95 € 64.45 лв

Atlas jedlých rostlin

С твърди корици

9.76 € 19.10 лв

Podologia Klamczyńska Maria

С меки корици

91.82 € 179.58 лв

ALIMENTAZIONE E SCLEROSI LATERALE AMIOTROFICA Pilar Pacheco López

С меки корици

57.17 € 111.81 лв

L'ORTHODONTIE INTERCEPTIVE Rajesh Aduri

С меки корици

57.17 € 111.81 лв

Elda y Angotea - Dramatizado Grin

MP3

4.21 € 8.24 лв

Gra. Spy Guy Junior Zwierzaki

Игра

20.82 € 40.71 лв

Sterowani algorytmami. Nie pytaj, czy AI rządzi biznesem, pytaj, jak bardzo Marek Kowalkiewicz

С меки корици

18.30 € 35.79 лв

Essai Sur Les Isles de Zante, de Cerigo, de Cerigotto Et Des Strophades RULHIERE-C

С меки корици

14.29 € 27.94 лв

Grammaire expliquee du francais C. Huet-Ogle

С меки корици

20.35 € 39.81 лв

Hochschulsystem der SBZ und DDR - Entwicklung, Reformen und Neugestaltung seit 1945 Anke Seltmann

С меки корици

17.01 € 33.27 лв

Kognitive Defizite abstinenter Cannabis-Konsumenten David Biallowons

С меки корици

45.03 € 88.08 лв

Večeře Herman Koch

С твърди корици

4.06 € 7.93 лв

Multinacionales y Sistemas de Comunicacion. Los Aparatos Ideologicos del Imperialismo Mattelart

С меки корици

22.87 € 44.74 лв

M. Le Cte de Chambord: Les Bourbons de la Deuxieme Branche Ainee 2e Edition Gazeau De Vautibault-T-P

С меки корици

13.00 € 25.43 лв

Geschichte Der Neuern Philosophie: G.W. Leibniz Und Seine Schule Kuno Fischer

С меки корици

32.39 € 63.34 лв

Websprache.net Jens Runkehl

С твърди корици

238.76 € 466.97 лв

Guía práctica del profesor-tutor en educación primaria y secundaria

С меки корици

13.77 € 26.94 лв

Noten lesen - ganz einfach! Doppelband zum Wenden Mirjam Fischer

С меки корици

18.91 € 36.99 лв

HANUKKAH BEGINS TONIGHT CONCERT BAND/HARMONIE STEPHEN BULLA Книга

binding.

32.75 € 64.04 лв

Historia de la piratería PHILIP GOSSE

С меки корици

27.09 € 52.98 лв

Many machine learning problems are too complex to be resolved by a single model or algorithm. Ensemble machine learning trains a group of diverse machine learning models to work together to solve a problem. By aggregating their output, these ensemble models can flexibly deliver rich and accurate results.

Ensemble Methods for Machine Learning is a guide to ensemble methods with proven records in data science competitions and real world applications. Learning from hands-on case studies, you''ll develop an under-the-hood understanding of foundational ensemble learning algorithms to deliver accurate, performant models.

About the Technology

Ensemble machine learning lets you make robust predictions without needing the huge datasets and processing power demanded by deep learning. It sets multiple models to work on solving a problem, combining their results for better performance than a single model working alone. This "wisdom of crowds" approach distils information from several models into a set of highly accurate results.