Название книги: Python и машинное обучение
Год: 2017
Автор: Себастьян Рашка
Язык: Русский
Формат: pdf, epub
Размер: 138.1 МВ, 30 MB
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”
