Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury Chris Albon
(ebook)
(audiobook)
(audiobook)
- Autor:
- Chris Albon
- Serie wydawnicze:
- Receptury
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 344
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Czytaj fragment
Sprawdź nowe wydanie
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
Kyle Gallatin, Chris Albon
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibli...
Opis
książki
:
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym.
Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego.
Receptury w tej książce dotyczą:
- wektorów, macierzy i tablic
- obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną
- redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech
- oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej
- maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych
- zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli
Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!
Wybrane bestsellery
Zobacz pozostałe książki z serii Receptury
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Proszę czekać...
Oceny i opinie klientów: Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury Chris Albon (3) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(2)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii
ukryj opinie