Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Autorzy:
- Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 528
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Sprawdź nowe wydanie
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Opis
książki
:
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Czego się nauczysz?
- Rodzajów uczenia maszynowego: nadzorowanego, nienadzorowanego i przez wzmacnianie
- Przygotowywania i wstępnego przetwarzania danych do analizy
- Implementowania podstawowych algorytmów klasyfikacji, takich jak perceptron i Adaline
- Wykorzystywania biblioteki scikit-learn do budowy i oceny modeli
- Stosowania regresji logistycznej, maszyn wektorów nośnych (SVM) i drzew decyzyjnych
- Redukowania wymiarowości danych za pomocą PCA i LDA
- Doboru i selekcji najważniejszych cech oraz regularyzacji modeli
- Oceny skuteczności modeli przy użyciu walidacji krzyżowej i metryk klasyfikacji
- Łączenia modeli w zespoły (ensemble) i stosowania technik takich jak bagging, boosting i głosowanie
- Analizy sentymentów i przetwarzania tekstu z wykorzystaniem modelu worka słów i LDA
- Wdrażania modeli uczenia maszynowego do aplikacji webowych z użyciem Flask
- Przewidywania wartości ciągłych za pomocą regresji liniowej i nieliniowej
- Grupowania nieoznakowanych danych z wykorzystaniem metod klasteryzacji, takich jak k-means i DBSCAN
- Budowania i trenowania wielowarstwowych sieci neuronowych od podstaw
- Wykorzystywania bibliotek TensorFlow i Keras do projektowania, trenowania i wizualizacji sieci neuronowych
- Implementowania splotowych (CNN) i rekurencyjnych (RNN, LSTM) sieci neuronowych do analizy obrazów i sekwencji
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych.
Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego.
W tej książce:
- struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim
- metody uczenia sieci neuronowych
- implementowanie głębokich sieci neuronowych
- analiza sentymentów i analiza regresywna
- przetwarzanie obrazów i danych tekstowych
- najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym
Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!
Wybrane bestsellery
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili - pozostałe książki
Zobacz pozostałe książki z serii
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@ebookpoint.pl
Książka drukowana

Oceny i opinie klientów: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
(14)-
6
-
5
-
4
-
3
-
2
-
1
4.6(7)
(3)
(1)
(0)
(1)
(2)
Oceny i opinie poprzednich wydań
więcej opinii