ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II David Natingga

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
David Natingga
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
2.3/6  Opinie: 4
Stron:
208
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
29,40 zł 49,00 zł (-40%)
29,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
14,90 zł 49,00 zł (-70%)
24,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Klasyfikowania danych za pomocą algorytmu k najbliższych sąsiadów (k-NN)
  • Dobierania optymalnej liczby sąsiadów i metryk odległości w k-NN
  • Wykorzystywania twierdzenia Bayesa do klasyfikacji i analizy prawdopodobieństw
  • Implementowania naiwnego klasyfikatora bayesowskiego w Pythonie
  • Budowania i interpretowania drzew decyzyjnych z wykorzystaniem algorytmu ID3
  • Obliczania entropii informacyjnej i zysku informacyjnego dla podziału danych
  • Tworzenia lasów losowych i stosowania głosowania w klasyfikacji
  • Analizowania wyników klasyfikacji w przypadku niespójnych danych
  • Grupowania danych przy użyciu algorytmu k-średnich i wyboru liczby klastrów
  • Klasyfikowania dokumentów i analizowania ich semantycznego znaczenia przez klasteryzację
  • Przeprowadzania analizy regresji liniowej i nieliniowej do przewidywania wartości
  • Stosowania metody najmniejszych kwadratów i spadku gradientowego w regresji
  • Analizowania szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości
  • Implementowania algorytmów data science w języku Python
  • Wykorzystywania podstawowych narzędzi statystycznych i walidacji krzyżowej
  • Rozwijania umiejętności identyfikowania i rozwiązywania problemów data science

Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie.

Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze.

W tej książce:

  • efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python
  • klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych
  • podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich
  • stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań
  • analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych

Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Dávid Natingga jest naukowcem specjalizującym się w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zajmuje się teorią obliczeń i wykorzystaniem matematyki w algorytmach SI. Wcześniej optymalizował algorytmy na potrzeby uczenia maszynowego oraz big data. Jest autorem ciekawego algorytmu sugerowania produktów na podstawie preferencji klientów i cech gatunków kawy. W 2016 roku spędził osiem miesięcy jako research visitor w Japońskim Instytucie Naukowo-Technologicznym w Kanazawie.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka ,,Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II" zawiera praktyczne przykłady kodu?
Tak, w każdym rozdziale znajdziesz przykłady implementacji omawianych algorytmów w języku Python oraz praktyczne ćwiczenia pomagające w zrozumieniu materiału.
2. Czy do korzystania z książki potrzebna jest znajomość języka Python?
Podstawowa znajomość Pythona będzie pomocna, ale książka zawiera dodatki z podstawami języka, dzięki czemu nawet osoby początkujące mogą z niej korzystać.
3. Jakie zagadnienia z data science są omawiane w książce?
Książka obejmuje m.in. klasyfikację (k-NN, naiwny Bayes, drzewa decyzyjne, lasy losowe), klasteryzację (k-średnich), analizę regresji oraz analizę szeregów czasowych, a także podstawy statystyki i Pythona.
4. Czy książka nadaje się do samodzielnej nauki data science?
Tak, przewodnik został zaprojektowany do samodzielnej nauki - każdy rozdział zawiera wyjaśnienia, przykłady, ćwiczenia i zadania do samodzielnego rozwiązania.
5. Czy w książce znajdę wyjaśnienia najważniejszych pojęć i terminów data science?
Tak, w dodatku C zamieszczono słownik pojęć, algorytmów i metod data science, co ułatwia zrozumienie materiału.
6. Czy książka obejmuje zagadnienia statystyczne potrzebne w data science?
Tak, w dodatku B znajdziesz wprowadzenie do statystyki, wnioskowania bayesowskiego, rozkładu normalnego, walidacji krzyżowej i testowania A/B.
7. Czy do książki dołączony jest kod źródłowy?
Tak, książka zawiera przykładowe kody programów, które można wykorzystać podczas nauki i eksperymentowania z algorytmami.
8. Jak długo trwa opanowanie materiału z książki?
Książka została zaprojektowana jako siedmiodniowy kurs - przy systematycznej nauce można opanować podstawy data science w tydzień.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
29,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
14,90 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint