F# for machine learning essentials : get up and running with machine learning with F# in a fun and functional way

F# for machine learning essentials : get up and running with machine learning with F# in a fun and functional way

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי:	Mukherjee, Sudipta. (Auteur)
מחברים אחרים:	Herbrich, Ralf. (Préface)
פורמט:	E-Book
שפה:	Anglais
יצא לאור:	Birmingham : Packt Publishing, 2016.
נושאים:	F♯ (Computer program language). Machine learning. F# (langage de programmation). Apprentissage automatique.
Autres localisations:	Voir dans le Sudoc
גישה מקוונת:	Accès à l'E-book

פריטים דומים

Building Machine Learning Systems with Python : master the art of machine learning with Python and build effective machine learning systems with this intensive hands-on guide
מאת: Richert, Willi.
יצא לאור: (2013)

Machine learning with R : learn how to use R to apply powerful machine learning methods and gain an insight into real-world applications
מאת: Lantz, Brett.
יצא לאור: (2013)

Python machine learning
מאת: Lee, Wei-Meng (19..-....).

Machine learning for developers : uplift your regular applications with the power of statistics, analytics, and machine learning
מאת: Bonnin, Rodolfo.
יצא לאור: (2017)

Practical machine learning in R
מאת: Nwanganga, Fred (19..-....).

Machine Learning Algorithms : Reference guide for popular algorithms for data science and machine learning
מאת: Bonaccorso, Bonaccorso.
יצא לאור: (2017)

Adversial robustness for machine learning
מאת: Chen, Pin-Yu (19..-).

Machine learning for planetary science
מאת: Helbert, Joern.
יצא לאור: (2022)

Graph Machine Learning : Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms
מאת: Stamile, Claudio (19..-....; chercheur en informatique).
יצא לאור: (2021)

Machine learning : a bayesian and optimization perspective
מאת: Theodoridis, Sergios.
יצא לאור: (2015)

Apache Mahout essentials : implement top-notch machine learning algorithms for classification, clustering, and recommendations with Apache Mahout
מאת: Withanawasam (Jayani).
יצא לאור: (2015)

Optimization for machine learning
מאת: Sra, Suvrit (1976-....).
יצא לאור: (2011)

Mastering .NET machine learning : master the art of machine learning with .NET and gain insight into real-world applications
מאת: Dixon, Jamie.
יצא לאור: (2016)

Gaussian Processes for Machine Learning
מאת: Rasmussen, Carl Edward (1969-....).
יצא לאור: (2005)

Deep learning by example : a hands-on guide to implementing advanced machine learning algorithms and neural networks
מאת: Menshawy, Ahmed.
יצא לאור: (2018)

R machine learning by example : understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real-world problems successfully
מאת: Bali, Raghav (19..-....).
יצא לאור: (2016)

Apprentissage machine, clé de l'intelligence artificielle : une introduction pour non-spécialistes
מאת: Gilleron, Rémi.

Machine learning avec Scikit-Learn : mise en oeuvre et cas concrets
מאת: Géron, Aurélien (19..-....).

Introduction to statistical machine learning
מאת: Sugiyama, Masashi.
יצא לאור: (2015)

Introduction au machine learning
מאת: Azencott, Chloé-Agathe (19..-....).
יצא לאור: (2022)

Machine learning : expert techniques to tackle complex machine learning problems using Python
מאת: Thanaki, Jalaj.
יצא לאור: (2018)

Deep learning with PyTorch : a practical approach to building neural network models using PyTorch
מאת: Subramanian, Vishnu (19..-....).
יצא לאור: (2018)

Deep learning
מאת: Kelleher, John D. (1974-....).
יצא לאור: (2019)

Developmental robotics : from babies to robots
מאת: Cangelosi, Angelo (1967-....).

The Promise of Artificial Intelligence : Reckoning and Judgment
מאת: Smith, Brian Cantwell.
יצא לאור: (2019)

Python : deeper insights into machine learning : leverage benefits of machine learning techniques using Python
מאת: Raschka, Sebastian.
יצא לאור: (2016)

Feature engineering made easy : identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems
מאת: Ozdemir, Sinan.
יצא לאור: (2018)

Deep learning avec Keras et TensorFlow : mise en oeuvre et cas concrets
מאת: Géron, Aurélien (19..-....).

Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning
מאת: Barra, Vincent (19..-....; chercheur en informatique de modélisation).
יצא לאור: (2021)

Python pour le data scientist : des bases du langage au machine learning
מאת: Jakobowicz, Emmanuel (1980-....).

Deep learning with TensorFlow : explore neural networks and build intelligent systems with Python
מאת: Zaccone, Giancarlo.
יצא לאור: (2018)

TensorFlow deep learning projects : 10 real-world projects on computer vision, machine translation, chatbots, and reinforcement learning
מאת: Massaron, Luca (19..-....).
יצא לאור: (2018)

Learning Bayesian models with R : become an expert in Bayesian machine learning methods using R and apply them to solve real-world big data problems
מאת: Koduvely, Hari M..
יצא לאור: (2015)

Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science
מאת: Lemberger, Pirmin.
יצא לאור: (2019)

Machine learning for time series forecasting with Python
מאת: Lazzeri, Francesca (19..-....).

Les data sciences en 100 questions-réponses
מאת: Benzaki, Younes.
יצא לאור: (2020)

Data science : fondamentaux et études de cas : machine learning avec Python et R
מאת: Biernat, Éric (19..-....).
יצא לאור: (2015)

Deep learning essentials : your hands-on guide to the fundamentals of deep learning and neural network modeling
מאת: Di, Wei.
יצא לאור: (2018)

Data science par la pratique : fondamentaux avec Python
מאת: Grus, Joel (19..-....).
יצא לאור: (2020)

Extraction et gestion des connaissances : EGC'2016 : [16ème conférence francophone sur l'extraction et la gestion des connaissances, Reims, 18-22 janvier 2016]

Université catholique de l'Ouest - Bibliothèques - 3 place André Leroy - BP10808 - 49008 ANGERS Cedex 1