Лунный свет манил, притягивал, точно магнитом, и Алеша, пересилив ночной страх, подошел к окну, откуда был виден жуткий Мертвый пруд. Если на закате вода его походила на кровь, то зловещее сияние луны превращало ее в расплавленный металл. Вдруг водная гладь заколыхалась – и из глубины появилось жуткое зеленое лицо. То же самое, которое мальчик видел днем, когда купался... Кто пугает его? Что таким образом пытается доказать, чего добиться? Ведь недаром в округе дом у Мертвого пруда пользуется дурной славой. Жаль, что родители не знали этого, когда переезжали сюда...
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow....
Михаил Иванович Глинка (1804-1857) — одна из ключевых фигур в музыке и подлинный герой русской культуры. Невероятная, еще прижизненная, слава композитора способствовала возникновению вокруг него многочисленных мифов и домыслов. В представленной биографии воссоздается реальная, порой противоречивая личность Глинки. Впервые показано, как на его мировоззрение и творчество влияла принадлежность к русскому...
Издательство:
Молодая гвардия
Дата выхода: февраль 2019
Александр Цыпкин — один из самых необычных литературных и театральных дебютов за последнее время. Его первый сборник лирическо-хулиганских рассказов "Женщины непреклонного возраста" стал самой продаваемой сатирической книгой в России в 2015 году. Сегодня тираж достиг 50 000 экземпляров. Рассказы, собранные в новой книге, читали со сцены такие актеры как Сергей Бурунов, Максим Виторган, Сергей Гармаш,...
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных...
Оставить комментарий