Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists
- Autorzy:
- Andreas C. MĂźller, Sarah Guido
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 400
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists
Machine learning has become an integral part of many commercial applications and research projects, but this field is not exclusive to large companies with extensive research teams. If you use Python, even as a beginner, this book will teach you practical ways to build your own machine learning solutions. With all the data available today, machine learning applications are limited only by your imagination.
You’ll learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. Authors Andreas Müller and Sarah Guido focus on the practical aspects of using machine learning algorithms, rather than the math behind them. Familiarity with the NumPy and matplotlib libraries will help you get even more from this book.
With this book, you’ll learn:
- Fundamental concepts and applications of machine learning
- Advantages and shortcomings of widely used machine learning algorithms
- How to represent data processed by machine learning, including which data aspects to focus on
- Advanced methods for model evaluation and parameter tuning
- The concept of pipelines for chaining models and encapsulating your workflow
- Methods for working with text data, including text-specific processing techniques
- Suggestions for improving your machine learning and data science skills
Wybrane bestsellery
-
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badac...
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
Designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques in use today by top data scientists, this book is just what you need to push your Python algorithms to maximum potential. Clear examples and detailed code samples demonstrate deep learning techniqu...
Advanced Machine Learning with Python. Solve challenging data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python Advanced Machine Learning with Python. Solve challenging data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python
Victor Marak, Nishant Shukla, John Hearty, Jeffery Yee, Man Chon (Kevin) U, Gavin Hackeling
-
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(71.20 zł najniższa cena z 30 dni)57.84 zł
89.00 zł(-35%) -
Mastering Data transformation is essential for enhancing their data models and business intelligence. The Definitive Guide to Power Query equips you with the knowledge and skills to master the tool while leveraging its remarkable capabilities.
The Definitive Guide to Power Query (M). Mastering complex data transformation with Power Query The Definitive Guide to Power Query (M). Mastering complex data transformation with Power Query
Gregory Deckler, Rick de Groot, Melissa de Korte, Brian Julius
-
Jeśli w swojej pracy masz lub miewasz do czynienia z danymi, z pewnością orientujesz się, że do tego celu stworzono dotąd całkiem sporo narzędzi. Nic dziwnego – przy tej liczbie danych, z jaką spotykamy się w dzisiejszym cyfrowym świecie, zdolność do ich sprawnego analizowania i wyciągania ...
Grafana. Kurs video. Monitorowanie, analiza i wizualizacja danych w czasie rzeczywistym Grafana. Kurs video. Monitorowanie, analiza i wizualizacja danych w czasie rzeczywistym
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)90.34 zł
139.00 zł(-35%) -
Dzisiejszą gospodarką rządzi informacja. Kto potrafi ją wyłuskać z zalewu danych, ten zyskuje konkurencyjną przewagę. Świadomi tego twórcy oprogramowania komputerowego stworzyli szereg narzędzi służących wyszukiwaniu informacji, ich przetwarzaniu, analizowaniu i prezentowaniu w sposób dostępny dl...
Elasticsearch. Kurs video. Pozyskiwanie i analiza danych Elasticsearch. Kurs video. Pozyskiwanie i analiza danych
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)124.50 zł
249.00 zł(-50%) -
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Power Apps to platforma stworzona przez Microsoft, umożliwiająca łatwe projektowanie, tworzenie i dostosowywanie aplikacji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy programistycznej. Z użyciem Power Apps można budować niestandardowe aplikacje, które efektywnie wspierają i automatyzują różne pr...
Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Oto zwięzłe i równocześnie praktyczne kompendium, w którym znajdziesz 20 praktyk udanego planowania, analizy, specyfikacji, walidacji i zarządzania wymaganiami. Praktyki te są odpowiednie dla projektów zarządzanych zarówno w tradycyjny, jak i zwinny sposób, niezależnie od branży. Sprawią, że zesp...
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.60 zł
67.00 zł(-20%)
O autorze ebooka
Sarah Guido jest analitykiem danych. Pracowała w kilku w start-upach. Jest ceniona za znakomite wystąpienia na prestiżowych konferencjach.
Kup polskie wydanie:
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
- Autor:
- Andreas Müller, Sarah Guido
39,50 zł
79,00 zł
(29.90 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-493-6989-7, 9781449369897
- Data wydania ebooka:
- 2016-09-26 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 27.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 71.8MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Should Read This Book
- Why We Wrote This Book
- Navigating This Book
- Online Resources
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- From Andreas
- From Sarah
- 1. Introduction
- Why Machine Learning?
- Problems Machine Learning Can Solve
- Knowing Your Task and Knowing Your Data
- Why Machine Learning?
- Why Python?
- scikit-learn
- Installing scikit-learn
- Essential Libraries and Tools
- Jupyter Notebook
- NumPy
- SciPy
- matplotlib
- pandas
- mglearn
- Python 2 Versus Python 3
- Versions Used in this Book
- A First Application: Classifying Iris Species
- Meet the Data
- Measuring Success: Training and Testing Data
- First Things First: Look at Your Data
- Building Your First Model: k-Nearest Neighbors
- Making Predictions
- Evaluating the Model
- Summary and Outlook
- 2. Supervised Learning
- Classification and Regression
- Generalization, Overfitting, and Underfitting
- Relation of Model Complexity to Dataset Size
- Supervised Machine Learning Algorithms
- Some Sample Datasets
- k-Nearest Neighbors
- k-Neighbors classification
- Analyzing KNeighborsClassifier
- k-neighbors regression
- Analyzing KNeighborsRegressor
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Linear Models
- Linear models for regression
- Linear regression (aka ordinary least squares)
- Ridge regression
- Lasso
- Linear models for classification
- Linear models for multiclass classification
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Naive Bayes Classifiers
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Decision Trees
- Building decision trees
- Controlling complexity of decision trees
- Analyzing decision trees
- Feature importance in trees
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Ensembles of Decision Trees
- Random forests
- Building random forests
- Analyzing random forests
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Random forests
- Gradient boosted regression trees (gradient boosting machines)
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Kernelized Support Vector Machines
- Linear models and nonlinear features
- The kernel trick
- Understanding SVMs
- Tuning SVM parameters
- Preprocessing data for SVMs
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Neural Networks (Deep Learning)
- The neural network model
- Tuning neural networks
- Strengths, weaknesses, and parameters
- Estimating complexity in neural networks
- Uncertainty Estimates from Classifiers
- The Decision Function
- Predicting Probabilities
- Uncertainty in Multiclass Classification
- Summary and Outlook
- 3. Unsupervised Learning and Preprocessing
- Types of Unsupervised Learning
- Challenges in Unsupervised Learning
- Preprocessing and Scaling
- Different Kinds of Preprocessing
- Applying Data Transformations
- Scaling Training and Test Data the Same Way
- The Effect of Preprocessing on Supervised Learning
- Dimensionality Reduction, Feature Extraction, and Manifold Learning
- Principal Component Analysis (PCA)
- Applying PCA to the cancer dataset for visualization
- Eigenfaces for feature extraction
- Principal Component Analysis (PCA)
- Non-Negative Matrix Factorization (NMF)
- Applying NMF to synthetic data
- Applying NMF to face images
- Manifold Learning with t-SNE
- Clustering
- k-Means Clustering
- Failure cases of k-means
- Vector quantization, or seeing k-means as decomposition
- k-Means Clustering
- Agglomerative Clustering
- Hierarchical clustering and dendrograms
- DBSCAN
- Comparing and Evaluating Clustering Algorithms
- Evaluating clustering with ground truth
- Evaluating clustering without ground truth
- Comparing algorithms on the faces dataset
- Analyzing the faces dataset with DBSCAN
- Analyzing the faces dataset with k-means
- Analyzing the faces dataset with agglomerative clustering
- Summary of Clustering Methods
- Summary and Outlook
- 4. Representing Data and Engineering Features
- Categorical Variables
- One-Hot-Encoding (Dummy Variables)
- Checking string-encoded categorical data
- One-Hot-Encoding (Dummy Variables)
- Numbers Can Encode Categoricals
- Categorical Variables
- Binning, Discretization, Linear Models, and Trees
- Interactions and Polynomials
- Univariate Nonlinear Transformations
- Automatic Feature Selection
- Univariate Statistics
- Model-Based Feature Selection
- Iterative Feature Selection
- Utilizing Expert Knowledge
- Summary and Outlook
- 5. Model Evaluation and Improvement
- Cross-Validation
- Cross-Validation in scikit-learn
- Benefits of Cross-Validation
- Stratified k-Fold Cross-Validation and Other Strategies
- More control over cross-validation
- Leave-one-out cross-validation
- Shuffle-split cross-validation
- Cross-validation with groups
- Cross-Validation
- Grid Search
- Simple Grid Search
- The Danger of Overfitting the Parameters and the Validation Set
- Grid Search with Cross-Validation
- Analyzing the result of cross-validation
- Search over spaces that are not grids
- Using different cross-validation strategies with grid search
- Nested cross-validation
- Parallelizing cross-validation and grid search
- Evaluation Metrics and Scoring
- Keep the End Goal in Mind
- Metrics for Binary Classification
- Kinds of errors
- Imbalanced datasets
- Confusion matrices
- Relation to accuracy
- Precision, recall, and f-score
- Taking uncertainty into account
- Precision-recall curves and ROC curves
- Receiver operating characteristics (ROC) and AUC
- Metrics for Multiclass Classification
- Regression Metrics
- Using Evaluation Metrics in Model Selection
- Summary and Outlook
- 6. Algorithm Chains and Pipelines
- Parameter Selection with Preprocessing
- Building Pipelines
- Using Pipelines in Grid Searches
- The General Pipeline Interface
- Convenient Pipeline Creation with make_pipeline
- Accessing Step Attributes
- Accessing Attributes in a Grid-Searched Pipeline
- Grid-Searching Preprocessing Steps and Model Parameters
- Grid-Searching Which Model To Use
- Summary and Outlook
- 7. Working with Text Data
- Types of Data Represented as Strings
- Example Application: Sentiment Analysis of Movie Reviews
- Representing Text Data as a Bag of Words
- Applying Bag-of-Words to a Toy Dataset
- Bag-of-Words for Movie Reviews
- Stopwords
- Rescaling the Data with tfidf
- Investigating Model Coefficients
- Bag-of-Words with More Than One Word (n-Grams)
- Advanced Tokenization, Stemming, and Lemmatization
- Topic Modeling and Document Clustering
- Latent Dirichlet Allocation
- Summary and Outlook
- 8. Wrapping Up
- Approaching a Machine Learning Problem
- Humans in the Loop
- Approaching a Machine Learning Problem
- From Prototype to Production
- Testing Production Systems
- Building Your Own Estimator
- Where to Go from Here
- Theory
- Other Machine Learning Frameworks and Packages
- Ranking, Recommender Systems, and Other Kinds of Learning
- Probabilistic Modeling, Inference, and Probabilistic Programming
- Neural Networks
- Scaling to Larger Datasets
- Honing Your Skills
- Conclusion
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Software as a service (SaaS) is on the path to becoming the de facto model for building, delivering, and operating software solutions. Adopting a multi-tenant SaaS model requires builders to take on a broad range of new architecture, implementation, and operational challenges. How data is partiti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearl...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how th...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from gener...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while als...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Je...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just ma...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%)
Dzieki 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[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists Andreas C. MĂźller, Sarah Guido (0) 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.