Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach
- Autor:
- Matthew Kirk
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 236
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach
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-learning algorithms, including Naive Bayesian classifiers and Neural Networks.
Machine-learning algorithms often have tests baked in, but they can’t account for human errors in coding. Rather than blindly rely on machine-learning results as many researchers have, you can mitigate the risk of errors with TDD and write clean, stable machine-learning code. If you’re familiar with Ruby 2.1, you’re ready to start.
- Apply TDD to write and run tests before you start coding
- Learn the best uses and tradeoffs of eight machine learning algorithms
- Use real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises
- Understand the similarities between TDD and the scientific method for validating solutions
- Be aware of the risks of machine learning, such as underfitting and overfitting data
- Explore techniques for improving your machine-learning models or data extraction
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%) -
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 ...
Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach
(135.15 zł najniższa cena z 30 dni)135.15 zł
159.00 zł(-15%) -
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)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)34.30 zł
49.00 zł(-30%)
Ebooka "Thoughtful Machine Learning. 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. 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. 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:
- 978-14-493-7409-9, 9781449374099
- Data wydania ebooka:
- 2014-09-26 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:
- 19.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 19.9MB
Spis treści ebooka
- Preface
- What to Expect from This Book
- How to Read This Book
- Who This Book Is For
- How to Contact Me
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Test-Driven Machine Learning
- History of Test-Driven Development
- TDD and the Scientific Method
- TDD Makes a Logical Proposition of Validity
- Example: Proof through axioms and functional tests
- Example: Proof through sufficient conditions, unit tests, and integration tests
- TDD Makes a Logical Proposition of Validity
- TDD Involves Writing Your Assumptions Down on Paper or in Code
- TDD and Scientific Method Work in Feedback Loops
- Example: Peer review
- Risks with Machine Learning
- Unstable Data
- Underfitting
- Overfitting
- Unpredictable Future
- What to Test for to Reduce Risks
- Mitigate Unstable Data with Seam Testing
- Example: Seam testing a neural network
- Check Fit by Cross-Validating
- Example: Cross-validating a model
- Reduce Overfitting Risk by Testing the Speed of Training
- Example: Benchmark testing
- Monitor for Future Shifts with Precision and Recall
- Conclusion
- 2. A Quick Introduction to Machine Learning
- What Is Machine Learning?
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- What Is Machine Learning?
- What Can Machine Learning Accomplish?
- Mathematical Notation Used Throughout the Book
- Conclusion
- 3. K-Nearest Neighbors Classification
- History of K-Nearest Neighbors Classification
- House Happiness Based on a Neighborhood
- How Do You 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 + 1
- Choose a K that is low enough to avoid noise
- Algorithms for Picking K
- What Makes a Neighbor Near?
- Minkowski Distance
- Mahalanobis Distance
- Determining Classes
- Beard and Glasses Detection Using KNN and OpenCV
- The Class Diagram
- Raw Image to Avatar
- The Face Class
- Testing the Face class
- The Neighborhood Class
- Bootstrapping the neighborhood with faces
- Cross-validation and finding K
- Conclusion
- 4. Naive Bayesian Classification
- Using Bayes Theorem to Find Fraudulent Orders
- Conditional Probabilities
- Inverse Conditional Probability (aka Bayes Theorem)
- Using Bayes Theorem to Find Fraudulent Orders
- Naive Bayesian Classifier
- The Chain Rule
- Naivety in Bayesian Reasoning
- Pseudocount
- Spam Filter
- The Class Diagram
- Data Source
- Email Class
- Tokenization and Context
- The 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. 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
- Tracking User Behavior Using State Machines
- Evaluation: Forward-Backward Algorithm
- Using User Behavior
- The Decoding Problem through the Viterbi Algorithm
- The Learning Problem
- Part-of-Speech Tagging with the Brown Corpus
- 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
- 6. Support Vector Machines
- Solving the Loyalty Mapping Problem
- Derivation of SVM
- Nonlinear Data
- The Kernel Trick
- Homogenous polynomial
- Heterogenous polynomial
- Radial basis functions
- When should you use each kernel?
- Soft Margins
- Optimizing with slack
- Trading off margin maximization with slack variable minimization using C
- Using SVM to Determine Sentiment
- The Class Diagram
- Corpus Class
- Tokenization of text
- Sentiment leaning, :positive or :negative
- Sentiment codes for :positive and :negative
- Return a Unique Set of Words from the Corpus
- The CorpusSet Class
- Zip two corpus objects
- Build a sparse vector that ties into SentimentClassifier
- The SentimentClassifier Class
- Refactoring the interaction with CorpusSet
- Library to handle Support Vector Machines: LibSVM
- Training data
- Cross-validating with the movie review data
- Improving Results Over Time
- Conclusion
- 7. Neural Networks
- History of Neural Networks
- What Is an Artificial Neural Network?
- 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
- Writing the Seam Test for Language
- Cross-Validating Our Way to a Network Class
- Tuning the Neural Network
- Convergence Testing
- Precision and Recall for Neural Networks
- Wrap-Up of Example
- Conclusion
- 8. Clustering
- User Cohorts
- K-Means Clustering
- The K-Means Algorithm
- The Downside of K-Means Clustering
- Expectation Maximization (EM) Clustering
- The Impossibility Theorem
- Categorizing Music
- Gathering the Data
- Analyzing the Data with K-Means
- EM Clustering
- EM Jazz Clustering Results
- Conclusion
- 9. Kernel Ridge Regression
- Collaborative Filtering
- Linear Regression Applied to Collaborative Filtering
- Introducing Regularization, or Ridge Regression
- Kernel Ridge Regression
- Wrap-Up of Theory
- Collaborative Filtering with Beer Styles
- Data Set
- The Tools We Will Need
- Reviewer
- Writing the Code to Figure Out Someones Preference
- Collaborative Filtering with User Preferences
- Conclusion
- 10. Improving Models and Data Extraction
- The Problem with the Curse of Dimensionality
- Feature Selection
- Feature Transformation
- Principal Component Analysis (PCA)
- Independent Component Analysis (ICA)
- Monitoring Machine Learning Algorithms
- Precision and Recall: Spam Filter
- The Confusion Matrix
- Mean Squared Error
- The Wilds of Production Environments
- Conclusion
- 11. Putting It All Together
- Machine Learning Algorithms Revisited
- How to Use This Information for Solving Problems
- Whats Next for You?
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
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...(177.65 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)
177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
109.00 zł(-7%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 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. 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.