Название книги: Python и машинное обучение
Год: 2017
Автор: Себастьян Рашка
Язык: Русский
Формат: pdf
Размер:  138.1 МВ

Описание книги «Python и машинное обучение»:

Наверное, не стоит и говорить, что машинное обучение стало одной из самых захватывающих технологий современности. Такие крупные компании, как Google, Facebook, Apple, Amazon, IBM, и еще многие другие небезосновательно вкладывают значительный капитал в разработку методов и программных приложений в области машинного обучения.

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.

Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

Если вы хотите стать практиком в области машинного обучения, более основательным решателем задач или, возможно, даже обдумываете карьеру в научно-исследовательской области, связанной с машинным обучением, то эта книга для вас!

Оглавление:

Глава 1: Наделение компьютеров способностью обучаться на данных

Глава 2: Тренировка алгоритмов машинного обучения для задачи классификации

Глава 3: Обзор классификаторов с использованием библиотеки scikit-learn

Глава 4: Создание хороших тренировочных наборов-предобработка данных

Глава 5: Сжатие данных путем снижения размерности

Глава 6: Изучение наиболее успешных методов оценки моделей и тонкой настройки гиперпараметров

Глава 7: Объединение моделей для методов ансамблевого обучения

Глава 8: Применение алгоритмов машинного обучения в анализе мнений

Глава 9: Встраивание алгоритма машинного обучения в веб-приложение

Глава 10: Прогнозирование значений непрерывной целевой переменной на основе регрессионного анализа

Глава 11: Работа с немаркированными данными — кластерный анализ

Глава 12: Тренировка искусственных нейронных сетей для распознавания изображений

Глава 13: Распараллеливание тренировки нейронных сетей при помощи Theano

Скачать: «Python и машинное обучение»