Largement inspiré des travaux de Seymour Papert (mathématicien et pionnier des technologies éducatives, ancien professeur au MIT), l'objectif de cet ouvrage est de démystifier les grandes idées mathématiques en dotant les lecteurs du meilleur outil pour les comprendre et jouer avec : la programmation. [lire la quatrième du livre 70 concepts mathématiques expliqués avec Python]
Ce livre sur les méthodes de Gradient Boosting est destiné aux étudiants, universitaires, ingénieurs, data scientist qui souhaitent découvrir en profondeur le fonctionnement de cette technique de Machine Learning utilisée pour construire des ensembles d’arbres de décision. [lire la quatrième du livre Gradient Boosting]
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