Пожертвування 15 вересня 2024 – 1 жовтня 2024
Про збір коштів
пошук книг
книги
Пожертвування:
23.3% досягнуто
Увійти
Увійти
авторизованим користувачам доступні:
персональні рекомедації
Telegram бот
історія завантажувань
надіслати на Email чи Kindle
управління добірками
зберігання у вибране
Особисте
Запити на книги
Вивчення
Z-Recommend
Перелік книг
Найпопулярніші
Категорії
Участь
Підтримати
Завантаження
Litera Library
Пожертвувати паперові книги
Додати паперові книги
Search paper books
Відкрити LITERA Point
Пошук ключових слів
Main
Пошук ключових слів
search
1
Synthetic Data for Deep Learning: Generate Synthetic Data for Decision Making and Applications with Python and R
Apress
Necmi Gürsakal
,
Sadullah Çelik
,
Esma Birisçi
synthetic
generate
figure
models
dataset
generated
noise
output
function
shown
realistic
variables
network
package
generating
regression
bmi
algorithm
copula
graph
neural
trained
values
generation
samples
method
networks
algorithms
features
functions
library
false
discriminator
supervised
datasets
generator
accuracy
dbp
range
sbp
data_frame1
fake
allows
income
methods
random
classification
vision
columns
import
Рік:
2023
Мова:
english
Файл:
EPUB, 31.35 MB
Ваші теги:
0
/
5.0
english, 2023
2
Synthetic Data for Deep Learning: Generate Synthetic Data for Decision Making and Applications with Python and R
Apress
Necmi Gürsakal
,
Sadullah Çelik
,
Esma Birişçi
synthetic
generate
generation
figure
models
noise
dataset
generated
output
function
shown
python
variables
realistic
regression
package
network
bmi
copula
generating
graph
algorithm
samples
neural
values
trained
method
features
functions
networks
algorithms
introduction
library
false
discriminator
supervised
datasets
generator
accuracy
dbp
import
classification
range
sbp
fake
allows
random
income
methods
data_frame1
Рік:
2023
Мова:
english
Файл:
PDF, 11.03 MB
Ваші теги:
0
/
4.0
english, 2023
3
Synthetic Data for Deep Learning: Generate Synthetic Data for Decision Making and Applications with Python and R
Apress
Necmi Gürsakal
,
Sadullah Çelik
,
Esma Birişçi
synthetic
generate
generation
figure
models
noise
dataset
generated
output
function
shown
python
variables
realistic
regression
package
network
bmi
copula
generating
graph
algorithm
samples
neural
values
trained
method
features
functions
networks
algorithms
introduction
library
false
discriminator
supervised
datasets
generator
accuracy
dbp
import
classification
range
sbp
fake
allows
random
income
methods
data_frame1
Рік:
2022
Мова:
english
Файл:
PDF, 11.56 MB
Ваші теги:
5.0
/
4.5
english, 2022
1
Перейдіть за
цим посиланням
або знайдіть бот "@BotFather" в Telegram
2
Надішліть команду /newbot
3
Вкажіть ім'я для вашого боту
4
Вкажіть ім'я користувача боту
5
Скопіюйте останнє повідомлення від BotFather та вставте його сюди
×
×