Коррида, 27x20 см, на бумаге

Доска разделочная"Kesper", 40 х 30 х 1,6 см

Швабра Animal, пластик/железо, 129см

Рюкзак Nike CHEYENEE 3.0-SOLID

Леска Sufix "Super 21 Fluorocarbon", 0,14 мм, 150 м, 1,4 кг + кусачки RCDMC

Газовая плита HANSA FCMY68109, электрическая духовка, слоновая кость

Подушка декоративная Сирень "Веселье", 40 х 40 см

Мастер Плодородия яйца», 29x20 см, на бумаге

EO laboratorie Шампунь для жирных волос Балансирующий 250 мл

Куртка Luhta 'Kaarl', цвет: коричневый

Футбольное джерси для школьников 2017 FFF Stadium

Кастрюля Bekker "Перец" с крышкой, цвет: белый, 3,8 л

Кубок сувенирный "Самый успешный". 844046

Masura, Гель-лак Basic №290-94М, Бархатные розы

Кроссовки для школьников Air Jordan 13 Retro

T2 IC-ET0870 картридж-оптимизатор глянца для Epson Stylus Photo R1900 с чипом

Шлем защитный Action "Тигренок", цвет: оранжевый. Размер XS (48/51)

Пазл Astrel Тигренок

Футболка мужская Wilson

Ezviz Т10 беспроводной датчик протечки воды

Мужские японские наручные часы Casio Illuminator AQ-S800WD-7E [AQ-S800WD-7EVEF]

Мяч футбольный Nike Serie A Pitch

Мяч футбольный Nike Serie A PitchФутбольный мяч serie a pitch с высококонтрастной графикой хорошо заметен во время игр прочность классическая конструкция из 32 панелей обеспечивает долгий срок эксплуатации.<br>Сезон: 2017/2018; Возраст: Взрослые; Вид спорта: Футбол; Тип поверхности: Универсальные; Назначение: Любительские; Материал покрышки: Синтетическая кожа; Материал камеры: Резина; Способ соединения панелей: Машинная сшивка; Количество панелей: 32; Вес, кг: 0,44; Производитель: Nike; Артикул производителя: SC3139-100; Срок гарантии: 30 дней; Страна производства: Вьетнам; Размер RU: 5; Футбольный мяч serie a pitch с высококонтрастной графикой хорошо заметен во время игр прочность классическая конструкция из 32 панелей обеспечивает долгий срок эксплуатации.
Сезон: 2017/2018; Возраст: Взрослые; Вид спорта: Футбол; Тип поверхности: Универсальные; Назначение: Любительские; Материал покрышки: Синтетическая кожа; Материал камеры: Резина; Способ соединения панелей: Машинная сшивка; Количество панелей: 32; Вес, кг: 0,44; Производитель: Nike; Артикул производителя: SC3139-100; Срок гарантии: 30 дней; Страна производства: Вьетнам; Размер RU: 5;

Подробнее >>>








Мотоцикл Weikesi Tc-919, цвет: желтый

Мотоцикл Weikesi Tc-919, цвет: желтыйЭлектромобили<br>Мотоцикл премиум класса Вейкеси подойдет малышам от 3 лет. У мотоцикла резиновые колеса, развивает максимальную скорость 5 км/час. У мотоцикла нет звуковых эффектов и световых эффектов. Идеально подойдет в качестве подарка для мальчиков.<br>Бренд: Weikesi; Код товара: GL000696289; Артикул: TC-919; Цвет производителя: желтый; Страна-производитель: Китай; Сезон: весна-лето; Пол ребенка: для мальчиков; Возраст ребенка: от 3 лет; Вид: мотоцикл; Колеса: с резиновыми колесами; Максимальная скорость, км/час: 5; Звуковые эффекты: нет; Световые эффекты: нет; Электромобили
Мотоцикл премиум класса Вейкеси подойдет малышам от 3 лет. У мотоцикла резиновые колеса, развивает максимальную скорость 5 км/час. У мотоцикла нет звуковых эффектов и световых эффектов. Идеально подойдет в качестве подарка для мальчиков.
Бренд: Weikesi; Код товара: GL000696289; Артикул: TC-919; Цвет производителя: желтый; Страна-производитель: Китай; Сезон: весна-лето; Пол ребенка: для мальчиков; Возраст ребенка: от 3 лет; Вид: мотоцикл; Колеса: с резиновыми колесами; Максимальная скорость, км/час: 5; Звуковые эффекты: нет; Световые эффекты: нет;

Подробнее >>>





Светильник Colosseo 72163/3C Optima

Светильник Colosseo 72163/3C OptimaПотолочные<br><br><br>Установка на натяжной потолок: Ограничено<br>S освещ. до, м2: 9<br>Крепление: Планка<br>Тип лампы: Накаливания / энергосбережения / светодиодная<br>Тип цоколя: E14<br>Цвет арматуры: хром серебристый<br>Количество ламп: 3<br>Диаметр, мм мм: 580<br>Высота, мм: 180<br>MAX мощность ламп, Вт: 60Потолочные


Установка на натяжной потолок: Ограничено
S освещ. до, м2: 9
Крепление: Планка
Тип лампы: Накаливания / энергосбережения / светодиодная
Тип цоколя: E14
Цвет арматуры: хром серебристый
Количество ламп: 3
Диаметр, мм мм: 580
Высота, мм: 180
MAX мощность ламп, Вт: 60

Подробнее >>>









Прописи Узоры для детей 4-5 лет 16 листов

Прописи Узоры для детей 4-5 лет 16 листов1972973Ребенку будет легко и интересно учиться рисовать по клеточкам, обводя узоры по пунктирным линиям. Выполнение упражнений развивает мелкую моторику и готовит руку к письму. А картинки, которые можно раскрашивать, и веселые стишки сделают процесс еще более интересным!Ребенку будет легко и интересно учиться рисовать по клеточкам, обводя узоры по пунктирным линиям. Выполнение упражнений развивает мелкую моторику и готовит руку к письму. А картинки, которые можно раскрашивать, и веселые стишки сделают процесс еще более интересным!

Подробнее >>>









Pompa, арт. 1203180bp1292

Pompa, арт. 1203180bp1292<br><br>Артикул: 1203180bp1292<br>Цвет: серый<br>Материал: : Основная ткань: полиэстер 50 %, акрил 20 %, нейлон 20 %, шерсть 10 %;<br>Размер RU: 50<br>Пол: Женский<br>Возраст: Взрослый

Артикул: 1203180bp1292
Цвет: серый
Материал: : Основная ткань: полиэстер 50 %, акрил 20 %, нейлон 20 %, шерсть 10 %;
Размер RU: 50
Пол: Женский
Возраст: Взрослый

Подробнее >>>










Ralf Ringer Weekend 587107ЧНР Осень-Зима 2017-18

Ralf Ringer Weekend 587107ЧНР Осень-Зима 2017-18Кроссовки<br>Очень необычные по дизайну мужские кроссовки Nixon. Несмотря на внешность, они комфортны, легки и отлично справляются с прямым назначением. С успехом могут использоваться в качестве повседневной обуви. Представляют собой интересный материал для экспериментов с образами и стилями.<br><br>Цвет: Черный<br>Размер RU: 41<br>vendorCode: None<br>Пол: Мужской<br>Возраст: Взрослый<br>Сезон: Деми<br>Материал верха: Натуральная кожа<br>Материал подкладки: Текстиль<br>Материал подошвы: ПУ+ТПУКроссовки
Очень необычные по дизайну мужские кроссовки Nixon. Несмотря на внешность, они комфортны, легки и отлично справляются с прямым назначением. С успехом могут использоваться в качестве повседневной обуви. Представляют собой интересный материал для экспериментов с образами и стилями.

Цвет: Черный
Размер RU: 41
vendorCode: None
Пол: Мужской
Возраст: Взрослый
Сезон: Деми
Материал верха: Натуральная кожа
Материал подкладки: Текстиль
Материал подошвы: ПУ+ТПУ

Подробнее >>>






Построение систем машинного обучения на языке Python

Построение систем машинного обучения на языке PythonПрограммирование<br>Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем. <br>В главе 1 Введение в машинное обучение на языке Python читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.<br>В главе 2 Классификация в реальной жизни мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.<br>В главе 3 Кластеризация - поиск взаимосвязанных сообщений мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не понимая их смысла.<br>В главе 4 Тематическое моделирование мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.<br>В главе 5 Классификация - выявление плохих ответов мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.<br>В главе 6 Классификация II - анализ эмоциональной окраски объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.<br>В главе 7 Регрессия объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод - регрессию - при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.<br>В главе 8 Рекомендование мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда). В главе 9 Классификация по музыкальным жанрам мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок - поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.<br>В главе 10  Машинное зрение мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.<br>Из главы 11 Понижение размерности мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.<br>В главе 12 Когда данных больше мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).<br>В приложении Где получить дополнительные сведения о машинном обучении перечислены многочисленные полезные ресурсы, посвященные этой теме.<br>Программирование
Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.
В главе 1 "Введение в машинное обучение на языке Python" читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.
В главе 2 "Классификация в реальной жизни" мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.
В главе 3 "Кластеризация - поиск взаимосвязанных сообщений" мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не "понимая" их смысла.
В главе 4 "Тематическое моделирование" мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.
В главе 5 "Классификация - выявление плохих ответов" мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.
В главе 6 "Классификация II - анализ эмоциональной окраски" объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.
В главе 7 "Регрессия" объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод - регрессию - при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.
В главе 8 "Рекомендование" мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда). В главе 9 "Классификация по музыкальным жанрам" мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок - поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.
В главе 10 " Машинное зрение" мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.
Из главы 11 "Понижение размерности" мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.
В главе 12 "Когда данных больше" мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).
В приложении "Где получить дополнительные сведения о машинном обучении" перечислены многочисленные полезные ресурсы, посвященные этой теме.


Подробнее >>>



Альметьевск, Фролово, Ивдель, Шексна, спб Петроградский, Павловская, Южнопортовый, Удачный.