Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn : develop machine learning and deep learning models with Python
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| 245 | 1 0 | ▼a Machine learning with PyTorch and Scikit-Learn : ▼b develop machine learning and deep learning models with Python / ▼c Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili ; foreword by Dmytro Dzhulgakov. |
| 260 | ▼a Birmingham : ▼b Packt Publishing, ▼c 2022. | |
| 300 | ▼a xxix, 741 p. : ▼b ill. ; ▼c 24 cm. | |
| 490 | 1 | ▼a Expert insight |
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| 650 | 0 | ▼a Python (Computer program language). |
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| 700 | 1 | ▼a Liu, Yuxi. |
| 700 | 1 | ▼a Mirjalili, Vahid. |
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소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/서고6층/ | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 111878043 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2023-06-03 | 예약 예약가능 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info/지정도서 | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 121263080 | 도서상태 대출불가(서가) | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 3 | 소장처 과학도서관/Sci-Info/지정도서 | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 121263081 | 도서상태 대출불가(서가) | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
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| No. 1 | 소장처 중앙도서관/서고6층/ | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 111878043 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2023-06-03 | 예약 예약가능 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
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| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info/지정도서 | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 121263080 | 도서상태 대출불가(서가) | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info/지정도서 | 청구기호 006.31 R223m | 등록번호 121263081 | 도서상태 대출불가(서가) | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
목차
Giving Computers the Ability to Learn from Data Training Simple Machine Learning Algorithms for Classification A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-Learn Building Good Training Datasets - Data Preprocessing Compressing Data via Dimensionality Reduction Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning Combining Different Models for Ensemble Learning Applying Machine Learning to Sentiment Analysis Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis Working with Unlabeled Data - Clustering Analysis (N.B. Please use the Look Inside option to see further chapters)
