World Of Life Х
Приветствую Вас Гость | RSS

Форма входа
Логин:
Пароль:
МЕНЮ САЙТА
Поиск
Зарабатывай на AliExpress
e-Commerce Partners Network
Интересное в Inete
TOP Журналистов
Gunpowder

Публикаций:
29294
didl3

Публикаций:
12507
zyzy

Публикаций:
11008
zenj68

Публикаций:
4566
MuzonVam

Публикаций:
4431
trigall

Публикаций:
3276
igoro

Публикаций:
3034
19Anton98

Публикаций:
2363
fiace

Публикаций:
2321
Alexey84

Публикаций:
1634
Главная » 2018 » Май » 2 » Андреас Мюллер, Сара Гвидо - Введение в машинное обучение с помощью Python+CD
12:08
Андреас Мюллер, Сара Гвидо - Введение в машинное обучение с помощью Python+CD

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков. В этой книге авторы Андреас Мюллер и Сара Гвидо хотят показать вам, с какой легкостью можно самостоятельно построить модели машинного обучения, и рассказать, как это сделать. Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления. Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением. Данная книга адресована действующим и начинающим специалистам по машинному обучению, решающим реальные задачи.

Эта книга является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта. Вы сосредоточитесь на использовании языка Python и библиотеки scikit-learn, рассмотрите все этапы создания успешного проекта по машинному обучению. Методы, которые будут затронуты, пригодятся ученым и исследователям, а также специалистам по анализу данных, работающим в различных коммерческих сферах. Вы получите максимальную отдачу от книги, если хотя бы немного знакомы с языком Python и библиотеками NumPy и matplotlib.

Книга организована примерно следующим образом. В главе 1 кратко рассказывается об основных понятиях машинного обучения и сферах его применения, а также описана установка основных библиотек, которые мы будем использовать на протяжении всей книги. В главах 2 и 3 освещаются актуальные алгоритмы машинного обучения, которые широко используются на практике, и обсуждаются их преимущества и недостатки. В главе 4 обсуждается важность определенного представления данных, которое можно получить с помощью алгоритмов машинного обучения, а также рассказывается о том, какие аспекты данных требуют внимания. В главе 5 освещаются передовые методы, предназначенные для оценки качества модели и настройки параметров, при этом особое внимание уделено перекрестной проверке и решетчатому поиску. В глава 6 излагаются принципы построения конвейеров для связывания моделей в единую цепочку и инкапсуляции рабочего потока. В главе 7 рассказывается о том, как применять методы, описанные в предыдущих главах, к текстовым данным, а также кратко описываются некоторые методы обработки текста. В главе 8 дается общий обзор различных аспектов машинного обучения.

В архив с электронным изданием книги добавлено содержимое компакт-диска, который шел в комплекте с бумажным изданием книги.

Автор: Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Язык: Русский
Издательство: Вильямс
Жанр: Компьютерная литература
Год: 2017
Формат: pdf
Размер: 275.0  Мб

Категория: ЛИТЕРАТУРА | Просмотров: 108 | Добавил: zyzy | Теги: Our New Minister 1913, книга, электронная книга, литература | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Профиль
Гость

Гость, мы рады вас видеть. Пожалуйста зарегистрируйтесь или авторизуйтесь!
Календарь
Кто с нами
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Locations of visitors to this page
Наш опрос
Каким браузером Вы пользуетесь?
Всего ответов: 54
ТЕГИ
Интересное в Inete
Зарабатываем Вместе
WMmail.ru - сервис почтовых рассылок
the Faus © 01.10.2009
Все материалы размещенные на сайте пренадлежат их владельцам и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Администрация ответственности за содержание материала не несет.