ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II David Natingga

Autor:
David Natingga
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
2.3/6  Opinie: 4
Stron:
208
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
29,40 zł 49,00 zł (-40%)
29,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
24,50 zł 49,00 zł (-50%)
24,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Druk na żądanie

Czego się nauczysz?

  • Klasyfikowania danych za pomocą algorytmu k najbliższych sąsiadów (k-NN)
  • Dobierania optymalnej liczby sąsiadów i metryk odległości w k-NN
  • Wykorzystywania twierdzenia Bayesa do klasyfikacji i analizy prawdopodobieństw
  • Implementowania naiwnego klasyfikatora bayesowskiego w Pythonie
  • Budowania i interpretowania drzew decyzyjnych z wykorzystaniem algorytmu ID3
  • Obliczania entropii informacyjnej i zysku informacyjnego dla podziału danych
  • Tworzenia lasów losowych i stosowania głosowania w klasyfikacji
  • Analizowania wyników klasyfikacji w przypadku niespójnych danych
  • Grupowania danych przy użyciu algorytmu k-średnich i wyboru liczby klastrów
  • Klasyfikowania dokumentów i analizowania ich semantycznego znaczenia przez klasteryzację
  • Przeprowadzania analizy regresji liniowej i nieliniowej do przewidywania wartości
  • Stosowania metody najmniejszych kwadratów i spadku gradientowego w regresji
  • Analizowania szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości
  • Implementowania algorytmów data science w języku Python
  • Wykorzystywania podstawowych narzędzi statystycznych i walidacji krzyżowej
  • Rozwijania umiejętności identyfikowania i rozwiązywania problemów data science

Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie.

Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze.

W tej książce:

  • efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python
  • klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych
  • podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich
  • stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań
  • analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych

Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!

Wiosna w głowie, ebook w dłoni! / do -50% na tysiące tytułów

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Dávid Natingga jest naukowcem specjalizującym się w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zajmuje się teorią obliczeń i wykorzystaniem matematyki w algorytmach SI. Wcześniej optymalizował algorytmy na potrzeby uczenia maszynowego oraz big data. Jest autorem ciekawego algorytmu sugerowania produktów na podstawie preferencji klientów i cech gatunków kawy. W 2016 roku spędził osiem miesięcy jako research visitor w Japońskim Instytucie Naukowo-Technologicznym w Kanazawie.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy książka ,,Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II" zawiera praktyczne przykłady kodu?
Tak, w każdym rozdziale znajdziesz przykłady implementacji omawianych algorytmów w języku Python oraz praktyczne ćwiczenia pomagające w zrozumieniu materiału.
2. Czy do korzystania z książki potrzebna jest znajomość języka Python?
Podstawowa znajomość Pythona będzie pomocna, ale książka zawiera dodatki z podstawami języka, dzięki czemu nawet osoby początkujące mogą z niej korzystać.
3. Jakie zagadnienia z data science są omawiane w książce?
Książka obejmuje m.in. klasyfikację (k-NN, naiwny Bayes, drzewa decyzyjne, lasy losowe), klasteryzację (k-średnich), analizę regresji oraz analizę szeregów czasowych, a także podstawy statystyki i Pythona.
4. Czy książka nadaje się do samodzielnej nauki data science?
Tak, przewodnik został zaprojektowany do samodzielnej nauki - każdy rozdział zawiera wyjaśnienia, przykłady, ćwiczenia i zadania do samodzielnego rozwiązania.
5. Czy w książce znajdę wyjaśnienia najważniejszych pojęć i terminów data science?
Tak, w dodatku C zamieszczono słownik pojęć, algorytmów i metod data science, co ułatwia zrozumienie materiału.
6. Czy książka obejmuje zagadnienia statystyczne potrzebne w data science?
Tak, w dodatku B znajdziesz wprowadzenie do statystyki, wnioskowania bayesowskiego, rozkładu normalnego, walidacji krzyżowej i testowania A/B.
7. Czy do książki dołączony jest kod źródłowy?
Tak, książka zawiera przykładowe kody programów, które można wykorzystać podczas nauki i eksperymentowania z algorytmami.
8. Jak długo trwa opanowanie materiału z książki?
Książka została zaprojektowana jako siedmiodniowy kurs - przy systematycznej nauce można opanować podstawy data science w tydzień.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
29,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
24,50 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Visa Mobile