Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach
- Autor:
- Matthew Kirk
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 220
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach
Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext.
Featuring graphs and highlighted code examples throughout, the book features tests with Python’s Numpy, Pandas, Scikit-Learn, and SciPy data science libraries. If you’re a software engineer or business analyst interested in data science, this book will help you:
- Reference real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises
- Apply test-driven development (TDD) to write and run tests before you start coding
- Explore techniques for improving your machine-learning models with data extraction and feature development
- Watch out for the risks of machine learning, such as underfitting or overfitting data
- Work with K-Nearest Neighbors, neural networks, clustering, and other algorithms
Wybrane bestsellery
-
Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibli...(34.90 zł najniższa cena z 30 dni)
62.91 zł
69.90 zł(-10%) -
Learn how to apply test-driven development (TDD) to machine-learning algorithms—and catch mistakes that could sink your analysis. In this practical guide, author Matthew Kirk takes you through the principles of TDD and machine learning, and shows you how to apply TDD to several machine-lear...
Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach
(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
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%) -
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
-
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 uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelow...
Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)147.94 zł
269.00 zł(-45%) -
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasn...
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)74.50 zł
149.00 zł(-50%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)50.05 zł
77.00 zł(-35%)
Ebooka "Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach" 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 "Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach" 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 "Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach" 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:
- 978-14-919-2408-2, 9781491924082
- Data wydania ebooka:
- 2017-01-16 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:
- 6.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 14.2MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Safari
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Probably Approximately Correct Software
- Writing Software Right
- SOLID
- Single Responsibility Principle
- Open/Closed Principle
- Liskov Substitution Principle
- Interface Segregation Principle
- Dependency Inversion Principle
- SOLID
- Testing or TDD
- Refactoring
- Writing Software Right
- Writing the Right Software
- Writing the Right Software with Machine Learning
- What Exactly Is Machine Learning?
- The High Interest Credit Card Debt of Machine Learning
- SOLID Applied to Machine Learning
- SRP
- OCP
- LSP
- ISP
- DIP
- Machine Learning Code Is Complex but Not Impossible
- TDD: Scientific Method 2.0
- Refactoring Our Way to Knowledge
- The Plan for the Book
- 2. A Quick Introduction to Machine Learning
- What Is Machine Learning?
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- What Can Machine Learning Accomplish?
- Mathematical Notation Used Throughout the Book
- Conclusion
- 3. K-Nearest Neighbors
- How Do You Determine Whether You Want to Buy a House?
- How Valuable Is That House?
- Hedonic Regression
- What Is a Neighborhood?
- K-Nearest Neighbors
- Mr. Ks Nearest Neighborhood
- Distances
- Triangle Inequality
- Geometrical Distance
- Cosine similarity
- Computational Distances
- Manhattan distance
- Levenshtein distance
- Statistical Distances
- Mahalanobis distance
- Jaccard distance
- Curse of Dimensionality
- How Do We Pick K?
- Guessing K
- Heuristics for Picking K
- Use coprime class and K combinations
- Choose a K that is greater or equal to the number of classes plus one
- Choose a K that is low enough to avoid noise
- Algorithms for picking K
- Valuing Houses in Seattle
- About the Data
- General Strategy
- Coding and Testing Design
- KNN Regressor Construction
- KNN Testing
- Conclusion
- 4. Naive Bayesian Classification
- Using Bayes Theorem to Find Fraudulent Orders
- Conditional Probabilities
- Probability Symbols
- Inverse Conditional Probability (aka Bayes Theorem)
- Naive Bayesian Classifier
- The Chain Rule
- Naiveté in Bayesian Reasoning
- Pseudocount
- Spam Filter
- Setup Notes
- Coding and Testing Design
- Data Source
- Email Class
- Tokenization and Context
- SpamTrainer
- Storing training data
- Building the Bayesian classifier
- Calculating a classification
- Error Minimization Through Cross-Validation
- Minimizing false positives
- Building the two folds
- Cross-validation and error measuring
- Conclusion
- 5. Decision Trees and Random Forests
- The Nuances of Mushrooms
- Classifying Mushrooms Using a Folk Theorem
- Finding an Optimal Switch Point
- Information Gain
- GINI Impurity
- Variance Reduction
- Pruning Trees
- Ensemble Learning
- Bagging
- Random forests
- Ensemble Learning
- Writing a Mushroom Classifier
- Coding and testing design
- MushroomProblem
- Testing
- Conclusion
- 6. Hidden Markov Models
- Tracking User Behavior Using State Machines
- Emissions/Observations of Underlying States
- Simplification Through the Markov Assumption
- Using Markov Chains Instead of a Finite State Machine
- Hidden Markov Model
- Evaluation: Forward-Backward Algorithm
- Mathematical Representation of the Forward-Backward Algorithm
- Using User Behavior
- The Decoding Problem Through the Viterbi Algorithm
- The Learning Problem
- Part-of-Speech Tagging with the Brown Corpus
- Setup Notes
- Coding and Testing Design
- The Seam of Our Part-of-Speech Tagger: CorpusParser
- Writing the Part-of-Speech Tagger
- Cross-Validating to Get Confidence in the Model
- How to Make This Model Better
- Conclusion
- 7. Support Vector Machines
- Customer Happiness as a Function of What They Say
- Sentiment Classification Using SVMs
- Customer Happiness as a Function of What They Say
- The Theory Behind SVMs
- Decision Boundary
- Maximizing Boundaries
- Kernel Trick: Feature Transformation
- Optimizing with Slack
- Sentiment Analyzer
- Setup Notes
- Coding and Testing Design
- SVM Testing Strategies
- Corpus Class
- CorpusSet Class
- Model Validation and the Sentiment Classifier
- Aggregating Sentiment
- Exponentially Weighted Moving Average
- Mapping Sentiment to Bottom Line
- Conclusion
- 8. Neural Networks
- What Is a Neural Network?
- History of Neural Nets
- Boolean Logic
- Perceptrons
- How to Construct Feed-Forward Neural Nets
- Input Layer
- Standard inputs
- Symmetric inputs
- Input Layer
- Hidden Layers
- Neurons
- Activation Functions
- Output Layer
- Training Algorithms
- The Delta Rule
- Back Propagation
- QuickProp
- RProp
- Building Neural Networks
- How Many Hidden Layers?
- How Many Neurons for Each Layer?
- Tolerance for Error and Max Epochs
- Using a Neural Network to Classify a Language
- Setup Notes
- Coding and Testing Design
- The Data
- Writing the Seam Test for Language
- Cross-Validating Our Way to a Network Class
- Tuning the Neural Network
- Precision and Recall for Neural Networks
- Wrap-Up of Example
- Conclusion
- 9. Clustering
- Studying Data Without Any Bias
- User Cohorts
- Testing Cluster Mappings
- Fitness of a Cluster
- Silhouette Coefficient
- Comparing Results to Ground Truth
- K-Means Clustering
- The K-Means Algorithm
- Downside of K-Means Clustering
- EM Clustering
- Algorithm
- Expectation
- Maximization
- Algorithm
- The Impossibility Theorem
- Example: Categorizing Music
- Setup Notes
- Gathering the Data
- Coding Design
- Analyzing the Data with K-Means
- EM Clustering Our Data
- The Results from the EM Jazz Clustering
- Conclusion
- 10. Improving Models and Data Extraction
- Debate Club
- Picking Better Data
- Feature Selection
- Exhaustive Search
- Random Feature Selection
- A Better Feature Selection Algorithm
- Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection
- Feature Transformation and Matrix Factorization
- Principal Component Analysis
- Independent Component Analysis
- Ensemble Learning
- Bagging
- Boosting
- Conclusion
- 11. Putting It Together: Conclusion
- Machine Learning Algorithms Revisited
- How to Use This Information to Solve Problems
- Whats Next for You?
- 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: Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach Matthew Kirk (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.