![Python Data Science Handbook. 2nd Edition Jake VanderPlas - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_30b1.png)
![Python Data Science Handbook. 2nd Edition Jake VanderPlas - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_30b1.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 590
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Python Data Science Handbook. 2nd Edition
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools.
Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.
With this handbook, you'll learn how:
- IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python
- NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays
- Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data
- Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations
- Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Wybrane bestsellery
-
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych...
Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka wyjaśni Ci rolę matematyki w tworzeniu, renderowaniu i zmienianiu wirtualnych środowisk 3D, a ponadto pozwoli odkryć tajemnice najpopularniejszych dzisiaj silników gier. Za sprawą licznych praktycznych ćwiczeń zorientujesz się, co się kryje za rysowaniem linii i kształtów graficznych, ...
Matematyka w programowaniu gier i grafice komputerowej. Tworzenie i renderowanie wirtualnych środowisk 3D oraz praca z nimi Matematyka w programowaniu gier i grafice komputerowej. Tworzenie i renderowanie wirtualnych środowisk 3D oraz praca z nimi
(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Pytest – nowoczesny framework do uruchamiania testów automatycznych w języku Python. Można używać tej platformy do przeprowadzania testów jednostkowych, ale sprawdzi się świetnie także podczas konstruowania rozbudowanych testów wyższego poziomu (integracyjnych, end-to-end) dla całych aplika...
Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie
(67.05 zł najniższa cena z 30 dni)81.95 zł
149.00 zł(-45%) -
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
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Sposobów na naukę Pythona jest sporo i powstało na ten temat mnóstwo publikacji. Jeżeli ten wybór jest właśnie przed Tobą, rozważ naukę Pythona poprzez tworzenie prostych gier. Ich programowanie to nie tylko świetna zabawa, ale też doskonała metoda rozwijania umiejętności algorytmicznych, kreatyw...
Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm
(51.60 zł najniższa cena z 30 dni)70.95 zł
129.00 zł(-45%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
71.40 zł
119.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Ta książka jest sposobem na dalszą naukę programowania poprzez realizację projektów. Każdy z nich został wyjaśniony krok po kroku, opisano też sposoby korzystania z licznych bibliotek i pakietów Pythona. Dzięki projektom dowiesz się, jak wykorzystywać programowanie do realizacji eksperymentów, te...
Python z życia wzięty. Rozwiązywanie problemów za pomocą kilku linii kodu Python z życia wzięty. Rozwiązywanie problemów za pomocą kilku linii kodu
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%)
O autorze ebooka
Jake VanderPlas jest inżynierem oprogramowania w Google Research. Współtworzy i rozwija narzędzia do przetwarzania dużych ilości danych, w tym pakiety Scikit-Learn, SciPy, Astropy, Altair i JAX. Jest także twórcą samouczków, często występuje jako prelegent na branżowych konferencjach.
Kup polskie wydanie:
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
- Autor:
- Jake VanderPlas
64,50 zł
129,00 zł
(64.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Python Data Science Handbook. 2nd Edition" 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 "Python Data Science Handbook. 2nd Edition" 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 "Python Data Science Handbook. 2nd Edition" 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:
- 978-10-981-2118-1, 9781098121181
- Data wydania ebooka:
-
2022-12-06
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:
- 24.0MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 45.2MB
Spis treści ebooka
- Preface
- What Is Data Science?
- Who Is This Book For?
- Why Python?
- Outline of the Book
- Installation Considerations
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- I. Jupyter: Beyond Normal Python
- 1. Getting Started in IPython and Jupyter
- Launching the IPython Shell
- Launching the Jupyter Notebook
- Help and Documentation in IPython
- Accessing Documentation with ?
- Accessing Source Code with ??
- Exploring Modules with Tab Completion
- Tab completion of object contents
- Tab completion when importing
- Beyond tab completion: Wildcard matching
- Keyboard Shortcuts in the IPython Shell
- Navigation Shortcuts
- Text Entry Shortcuts
- Command History Shortcuts
- Miscellaneous Shortcuts
- 2. Enhanced Interactive Features
- IPython Magic Commands
- Running External Code: %run
- Timing Code Execution: %timeit
- Help on Magic Functions: ?, %magic, and %lsmagic
- IPython Magic Commands
- Input and Output History
- IPythons In and Out Objects
- Underscore Shortcuts and Previous Outputs
- Suppressing Output
- Related Magic Commands
- IPython and Shell Commands
- Quick Introduction to the Shell
- Shell Commands in IPython
- Passing Values to and from the Shell
- Shell-Related Magic Commands
- 3. Debugging and Profiling
- Errors and Debugging
- Controlling Exceptions: %xmode
- Debugging: When Reading Tracebacks Is Not Enough
- Errors and Debugging
- Profiling and Timing Code
- Timing Code Snippets: %timeit and %time
- Profiling Full Scripts: %prun
- Line-by-Line Profiling with %lprun
- Profiling Memory Use: %memit and %mprun
- More IPython Resources
- Web Resources
- Books
- II. Introduction to NumPy
- 4. Understanding Data Types in Python
- A Python Integer Is More Than Just an Integer
- A Python List Is More Than Just a List
- Fixed-Type Arrays in Python
- Creating Arrays from Python Lists
- Creating Arrays from Scratch
- NumPy Standard Data Types
- 5. The Basics of NumPy Arrays
- NumPy Array Attributes
- Array Indexing: Accessing Single Elements
- Array Slicing: Accessing Subarrays
- One-Dimensional Subarrays
- Multidimensional Subarrays
- Subarrays as No-Copy Views
- Creating Copies of Arrays
- Reshaping of Arrays
- Array Concatenation and Splitting
- Concatenation of Arrays
- Splitting of Arrays
- 6. Computation on NumPy Arrays:
Universal Functions
- The Slowness of Loops
- Introducing Ufuncs
- Exploring NumPys Ufuncs
- Array Arithmetic
- Absolute Value
- Trigonometric Functions
- Exponents and Logarithms
- Specialized Ufuncs
- Advanced Ufunc Features
- Specifying Output
- Aggregations
- Outer Products
- Ufuncs: Learning More
- 7. Aggregations: min, max, and
Everything in Between
- Summing the Values in an Array
- Minimum and Maximum
- Multidimensional Aggregates
- Other Aggregation Functions
- Example: What Is the Average Height of US Presidents?
- 8. Computation on Arrays: Broadcasting
- Introducing Broadcasting
- Rules of Broadcasting
- Broadcasting Example 1
- Broadcasting Example 2
- Broadcasting Example 3
- Broadcasting in Practice
- Centering an Array
- Plotting a Two-Dimensional Function
- 9. Comparisons, Masks, and Boolean Logic
- Example: Counting Rainy Days
- Comparison Operators as Ufuncs
- Working with Boolean Arrays
- Counting Entries
- Boolean Operators
- Boolean Arrays as Masks
- Using the Keywords and/or Versus the Operators &/|
- 10. Fancy Indexing
- Exploring Fancy Indexing
- Combined Indexing
- Example: Selecting Random Points
- Modifying Values with Fancy Indexing
- Example: Binning Data
- 11. Sorting Arrays
- Fast Sorting in NumPy: np.sort and np.argsort
- Sorting Along Rows or Columns
- Partial Sorts: Partitioning
- Example: k-Nearest Neighbors
- 12. Structured Data: NumPys
Structured Arrays
- Exploring Structured Array Creation
- More Advanced Compound Types
- Record Arrays: Structured Arrays with a Twist
- On to Pandas
- III. Data Manipulation with Pandas
- 13. Introducing Pandas Objects
- The Pandas Series Object
- Series as Generalized NumPy Array
- Series as Specialized Dictionary
- Constructing Series Objects
- The Pandas Series Object
- The Pandas DataFrame Object
- DataFrame as Generalized NumPy Array
- DataFrame as Specialized Dictionary
- Constructing DataFrame Objects
- From a single Series object
- From a list of dicts
- From a dictionary of Series objects
- From a two-dimensional NumPy array
- From a NumPy structured array
- The Pandas Index Object
- Index as Immutable Array
- Index as Ordered Set
- 14. Data Indexing and Selection
- Data Selection in Series
- Series as Dictionary
- Series as One-Dimensional Array
- Indexers: loc and iloc
- Data Selection in Series
- Data Selection in DataFrames
- DataFrame as Dictionary
- DataFrame as Two-Dimensional Array
- Additional Indexing Conventions
- 15. Operating on Data in Pandas
- Ufuncs: Index Preservation
- Ufuncs: Index Alignment
- Index Alignment in Series
- Index Alignment in DataFrames
- Ufuncs: Operations Between DataFrames and Series
- 16. Handling Missing Data
- Trade-offs in Missing Data Conventions
- Missing Data in Pandas
- None as a Sentinel Value
- NaN: Missing Numerical Data
- NaN and None in Pandas
- Pandas Nullable Dtypes
- Operating on Null Values
- Detecting Null Values
- Dropping Null Values
- Filling Null Values
- 17. Hierarchical Indexing
- A Multiply Indexed Series
- The Bad Way
- The Better Way: The Pandas MultiIndex
- MultiIndex as Extra Dimension
- A Multiply Indexed Series
- Methods of MultiIndex Creation
- Explicit MultiIndex Constructors
- MultiIndex Level Names
- MultiIndex for Columns
- Indexing and Slicing a MultiIndex
- Multiply Indexed Series
- Multiply Indexed DataFrames
- Rearranging Multi-Indexes
- Sorted and Unsorted Indices
- Stacking and Unstacking Indices
- Index Setting and Resetting
- 18. Combining Datasets: concat and append
- Recall: Concatenation of NumPy Arrays
- Simple Concatenation with pd.concat
- Duplicate Indices
- Treating repeated indices as an error
- Ignoring the index
- Adding MultiIndex keys
- Duplicate Indices
- Concatenation with Joins
- The append Method
- 19. Combining Datasets: merge and join
- Relational Algebra
- Categories of Joins
- One-to-One Joins
- Many-to-One Joins
- Many-to-Many Joins
- Specification of the Merge Key
- The on Keyword
- The left_on and right_on Keywords
- The left_index and right_index Keywords
- Specifying Set Arithmetic for Joins
- Overlapping Column Names: The suffixes Keyword
- Example: US States Data
- 20. Aggregation and Grouping
- Planets Data
- Simple Aggregation in Pandas
- groupby: Split, Apply, Combine
- Split, Apply, Combine
- The GroupBy Object
- Column indexing
- Iteration over groups
- Dispatch methods
- Aggregate, Filter, Transform, Apply
- Aggregation
- Filtering
- Transformation
- The apply method
- Specifying the Split Key
- A list, array, series, or index providing the grouping keys
- A dictionary or series mapping index to group
- Any Python function
- A list of valid keys
- Grouping Example
- 21. Pivot Tables
- Motivating Pivot Tables
- Pivot Tables by Hand
- Pivot Table Syntax
- Multilevel Pivot Tables
- Additional Pivot Table Options
- Example: Birthrate Data
- 22. Vectorized String Operations
- Introducing Pandas String Operations
- Tables of Pandas String Methods
- Methods Similar to Python String Methods
- Methods Using Regular Expressions
- Miscellaneous Methods
- Vectorized item access and slicing
- Indicator variables
- Example: Recipe Database
- A Simple Recipe Recommender
- Going Further with Recipes
- 23. Working with Time Series
- Dates and Times in Python
- Native Python Dates and Times: datetime and dateutil
- Typed Arrays of Times: NumPys datetime64
- Dates and Times in Pandas: The Best of Both Worlds
- Dates and Times in Python
- Pandas Time Series: Indexing by Time
- Pandas Time Series Data Structures
- Regular Sequences: pd.date_range
- Frequencies and Offsets
- Resampling, Shifting, and Windowing
- Resampling and Converting Frequencies
- Time Shifts
- Rolling Windows
- Example: Visualizing Seattle Bicycle Counts
- Visualizing the Data
- Digging into the Data
- 24. High-Performance Pandas: eval and query
- Motivating query and eval: Compound Expressions
- pandas.eval for Efficient Operations
- DataFrame.eval for Column-Wise Operations
- Assignment in DataFrame.eval
- Local Variables in DataFrame.eval
- The DataFrame.query Method
- Performance: When to Use These Functions
- Further Resources
- IV. Visualization with Matplotlib
- 25. General Matplotlib Tips
- Importing Matplotlib
- Setting Styles
- show or No show? How to Display Your Plots
- Plotting from a Script
- Plotting from an IPython Shell
- Plotting from a Jupyter Notebook
- Saving Figures to File
- Two Interfaces for the Price of One
- MATLAB-style Interface
- Object-oriented interface
- 26. Simple Line Plots
- Adjusting the Plot: Line Colors and Styles
- Adjusting the Plot: Axes Limits
- Labeling Plots
- Matplotlib Gotchas
- 27. Simple Scatter Plots
- Scatter Plots with plt.plot
- Scatter Plots with plt.scatter
- plot Versus scatter: A Note on Efficiency
- Visualizing Uncertainties
- Basic Errorbars
- Continuous Errors
- 28. Density and Contour Plots
- Visualizing a Three-Dimensional Function
- Histograms, Binnings, and Density
- Two-Dimensional Histograms and Binnings
- plt.hist2d: Two-Dimensional Histogram
- plt.hexbin: Hexagonal Binnings
- Kernel Density Estimation
- 29. Customizing Plot Legends
- Choosing Elements for the Legend
- Legend for Size of Points
- Multiple Legends
- 30. Customizing Colorbars
- Customizing Colorbars
- Choosing the Colormap
- Color Limits and Extensions
- Discrete Colorbars
- Customizing Colorbars
- Example: Handwritten Digits
- 31. Multiple Subplots
- plt.axes: Subplots by Hand
- plt.subplot: Simple Grids of Subplots
- plt.subplots: The Whole Grid in One Go
- plt.GridSpec: More Complicated Arrangements
- 32. Text and Annotation
- Example: Effect of Holidays on US Births
- Transforms and Text Position
- Arrows and Annotation
- 33. Customizing Ticks
- Major and Minor Ticks
- Hiding Ticks or Labels
- Reducing or Increasing the Number of Ticks
- Fancy Tick Formats
- Summary of Formatters and Locators
- 34. Customizing Matplotlib:
Configurations and Stylesheets
- Plot Customization by Hand
- Changing the Defaults: rcParams
- Stylesheets
- Default Style
- FiveThiryEight Style
- ggplot Style
- Bayesian Methods for Hackers Style
- Dark Background Style
- Grayscale Style
- Seaborn Style
- 35. Three-Dimensional Plotting in Matplotlib
- Three-Dimensional Points and Lines
- Three-Dimensional Contour Plots
- Wireframes and Surface Plots
- Surface Triangulations
- Example: Visualizing a Möbius Strip
- 36. Visualization with Seaborn
- Exploring Seaborn Plots
- Histograms, KDE, and Densities
- Pair Plots
- Faceted Histograms
- Exploring Seaborn Plots
- Categorical Plots
- Joint Distributions
- Bar Plots
- Example: Exploring Marathon Finishing Times
- Further Resources
- Other Python Visualization Libraries
- V. Machine Learning
- 37. What Is Machine Learning?
- Categories of Machine Learning
- Qualitative Examples of Machine Learning Applications
- Classification: Predicting Discrete Labels
- Regression: Predicting Continuous Labels
- Clustering: Inferring Labels on Unlabeled Data
- Dimensionality Reduction: Inferring Structure of Unlabeled Data
- Summary
- 38. Introducing Scikit-Learn
- Data Representation in Scikit-Learn
- The Features Matrix
- The Target Array
- Data Representation in Scikit-Learn
- The Estimator API
- Basics of the API
- Supervised Learning Example: Simple Linear Regression
- 1. Choose a class of model
- 2. Choose model hyperparameters
- 3. Arrange data into a features matrix and target vector
- 4. Fit the model to the data
- 5. Predict labels for unknown data
- Supervised Learning Example: Iris Classification
- Unsupervised Learning Example: Iris Dimensionality
- Unsupervised Learning Example: Iris Clustering
- Application: Exploring Handwritten Digits
- Loading and Visualizing the Digits Data
- Unsupervised Learning Example: Dimensionality Reduction
- Classification on Digits
- Summary
- 39. Hyperparameters and Model Validation
- Thinking About Model Validation
- Model Validation the Wrong Way
- Model Validation the Right Way: Holdout Sets
- Model Validation via Cross-Validation
- Thinking About Model Validation
- Selecting the Best Model
- The Bias-Variance Trade-off
- Validation Curves in Scikit-Learn
- Learning Curves
- Validation in Practice: Grid Search
- Summary
- 40. Feature Engineering
- Categorical Features
- Text Features
- Image Features
- Derived Features
- Imputation of Missing Data
- Feature Pipelines
- 41. In Depth: Naive Bayes Classification
- Bayesian Classification
- Gaussian Naive Bayes
- Multinomial Naive Bayes
- Example: Classifying Text
- When to Use Naive Bayes
- 42. In Depth: Linear Regression
- Simple Linear Regression
- Basis Function Regression
- Polynomial Basis Functions
- Gaussian Basis Functions
- Regularization
- Ridge Regression (L2 Regularization)
- Lasso Regression (L1 Regularization)
- Example: Predicting Bicycle Traffic
- 43. In Depth: Support Vector Machines
- Motivating Support Vector Machines
- Support Vector Machines: Maximizing the Margin
- Fitting a Support Vector Machine
- Beyond Linear Boundaries: Kernel SVM
- Tuning the SVM: Softening Margins
- Example: Face Recognition
- Summary
- 44. In Depth: Decision Trees
and Random Forests
- Motivating Random Forests: Decision Trees
- Creating a Decision Tree
- Decision Trees and Overfitting
- Motivating Random Forests: Decision Trees
- Ensembles of Estimators: Random Forests
- Random Forest Regression
- Example: Random Forest for Classifying Digits
- Summary
- 45. In Depth: Principal Component Analysis
- Introducing Principal Component Analysis
- PCA as Dimensionality Reduction
- PCA for Visualization: Handwritten Digits
- What Do the Components Mean?
- Choosing the Number of Components
- Introducing Principal Component Analysis
- PCA as Noise Filtering
- Example: Eigenfaces
- Summary
- 46. In Depth: Manifold Learning
- Manifold Learning: HELLO
- Multidimensional Scaling
- MDS as Manifold Learning
- Nonlinear Embeddings: Where MDS Fails
- Nonlinear Manifolds: Locally Linear Embedding
- Some Thoughts on Manifold Methods
- Example: Isomap on Faces
- Example: Visualizing Structure in Digits
- 47. In Depth: k-Means Clustering
- Introducing k-Means
- ExpectationMaximization
- Examples
- Example 1: k-Means on Digits
- Example 2: k-Means for Color Compression
- 48. In Depth: Gaussian Mixture Models
- Motivating Gaussian Mixtures: Weaknesses of k-Means
- Generalizing EM: Gaussian Mixture Models
- Choosing the Covariance Type
- Gaussian Mixture Models as Density Estimation
- Example: GMMs for Generating New Data
- 49. In Depth: Kernel Density Estimation
- Motivating Kernel Density Estimation: Histograms
- Kernel Density Estimation in Practice
- Selecting the Bandwidth via Cross-Validation
- Example: Not-so-Naive Bayes
- Anatomy of a Custom Estimator
- Using Our Custom Estimator
- 50. Application: A Face Detection Pipeline
- HOG Features
- HOG in Action: A Simple Face Detector
- 1. Obtain a Set of Positive Training Samples
- 2. Obtain a Set of Negative Training Samples
- 3. Combine Sets and Extract HOG Features
- 4. Train a Support Vector Machine
- 5. Find Faces in a New Image
- Caveats and Improvements
- Further Machine Learning Resources
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(201.03 zł najniższa cena z 30 dni)
200.93 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.36 zł najniższa cena z 30 dni)
241.26 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.59 zł najniższa cena z 30 dni)
200.09 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.93 zł najniższa cena z 30 dni)
114.88 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(199.08 zł najniższa cena z 30 dni)
198.88 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(241.02 zł najniższa cena z 30 dni)
240.92 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.10 zł najniższa cena z 30 dni)
148.00 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.74 zł najniższa cena z 30 dni)
174.54 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.34 zł najniższa cena z 30 dni)
140.14 zł
179.00 zł(-22%)
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
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Python Data Science Handbook. 2nd Edition Jake VanderPlas (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.