Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Machine Learning Mathematics: Study Deep Learning Through Data Science. How to Build Artificial Intelligence Through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis and Data MiningНазвание: Machine Learning Mathematics: Study Deep Learning Through Data Science. How to Build Artificial Intelligence Through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis and Data Mining
Автор: Samuel Hack
Издательство: Amazon.com Services LLC
Год: 2020
Язык: английский
Формат: pdf, epub
Размер: 10.1 MB

Master the World of Machine Learning – Even if You’re a Complete Beginner.
Are you an aspiring entrepreneur? Or are you an amateur software developer looking for a break in the world of machine learning? Then this is the book for you.

Machine learning is the way of the future – and breaking into this highly lucrative and ever-evolving field is a great way for your career, or business, to prosper. Inside this guide, you’ll find simple, easy-to-follow explanations of the fundamental concepts behind machine learning, from the mathematical and statistical concepts to the programming behind them.

With a wide range of comprehensive advice including machine learning models, neural networks, statistics, and much more, this guide is a highly effective tool for mastering this incredible technology.

Скачать Machine Learning Mathematics: Study Deep Learning Through Data Science. How to Build Artificial Intelligence Through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis and Data Mining









НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: Ingvar16 27-04-2020, 17:26 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:
    {related-news}

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





 MyMirKnig.ru  ©2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности