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...(47.80 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
(89.68 zł najniższa cena z 30 dni)89.48 zł
109.00 zł(-18%) -
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%) -
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.40 zł
139.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 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%) -
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)41.40 zł
69.00 zł(-40%)
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
-
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...(200.93 zł najniższa cena z 30 dni)
200.88 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...(241.26 zł najniższa cena z 30 dni)
241.21 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...(200.09 zł najniższa cena z 30 dni)
199.59 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...(114.88 zł najniższa cena z 30 dni)
114.38 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 ...(198.88 zł najniższa cena z 30 dni)
198.78 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...(240.92 zł najniższa cena z 30 dni)
240.72 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...(148.00 zł najniższa cena z 30 dni)
147.90 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,...(174.54 zł najniższa cena z 30 dni)
174.34 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...(140.14 zł najniższa cena z 30 dni)
139.94 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
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.