Побудова систем машинного навчання на мові Python 33080

Паперова книга
33080
Побудова систем машинного навчання на мові Python - фото 1
680
6 людей

Все про “Побудова систем машинного навчання на мові Python”

Від видавця

Книга розрахована на програмістів, які пишуть на Python і охочих дізнатися про побудову систем машинного навчання з допомогою бібліотек з відкритим вихідним кодом. Ми розглядаємо основні моделі машинного навчання на прикладах, взятих з реального життя. Ця книга буде корисною також фахівцям з машинного навчання, які бажають використовувати Python для створення своїх систем. 

розділі 1 «Введення в машинне навчання на мові Python» читач знайомиться з основною ідеєю машинного навчання на дуже простому прикладі. Але, незважаючи на простоту, в цьому прикладі має місце небезпека перенавчання.

розділі 2 «Класифікація в реальному житті» ми використовуємо реальні дані, щоб продемонструвати класифікацію і навчити комп'ютер розрізняти різні класи квітів.

розділі 3 «Кластеризація – пошук взаємопов'язаних повідомлень» ми дізнаємося про ефективність моделі набору слів, з допомогою якої зуміємо знайти схожі повідомлення, не розуміючи їхнього змісту.

розділі 4 «Тематичне моделювання» ми не станемо обмежуватися віднесенням повідомлення тільки до одного кластера, а зв'яжемо з ним кілька тем, оскільки политематичность характерна для реальних текстів.

розділі 5 «Класифікація – виявлення поганих відповідей» ми дізнаємося, як застосувати дилему зміщення-дисперсії до налагодження моделей машинного навчання, хоча ця глава присвячена переважно використання логістичної регресії для оцінки того, хороший чи поганий відповідь користувача на поставлене питання.

В главі 6 «Класифікація II – аналіз емоційного забарвлення» пояснюється принцип роботи наївного байєсівського класифікатора і описується, як з його допомогою дізнатися, чи несе твіт позитивний або негативний емоційний заряд.

В главі 7 «Регресія» пояснюється, як використовувати класичний, але не втратив актуальності метод – регресію – при обробці даних. Ви дізнаєтеся і про більш складні методи регресії, зокрема Lasso і еластичних мережах.

В главі 8 «Рекомендовані» ми побудуємо систему рекомендования на основі виставлених оцінок споживачами. Ми також дізнаємося, як формувати рекомендації, маючи тільки дані про покупки, без всяких оцінок (які користувачі виставляють далеко не завжди).

розділі 9 «Класифікація за музичними жанрами» ми припустимо, що хтось свідомо вніс хаос у нашу величезну колекцію музичних творів, і єдина надія навести порядок – доручити машині їх класифікацію. Як з'ясується, іноді краще довіритися чужого досвіду, ніж створювати ознаки самостійно.

В главі 10 « Машинне зір» ми застосуємо методи класифікації до обробки зображень, виділяючи ознаки даних. Ми також побачимо, як з допомогою цих методів можна знаходити схожі зображення в наборі.

З глави 11 «Пониження розмірності» ми дізнаємося про методи, що дозволяють зменшити обсяг даних, щоб алгоритми машинного навчання могли з ними впоратися.

В главі 12 «Коли даних більше» ми розглянемо деякі підходи, що дозволяють успішно обробляти великі набори даних, задіюючи кілька ядер або обчислювальні кластери. Ми також познайомимося з основами хмарних обчислень (на прикладі служб Amazon Web Services).

У програмі «Де отримати додаткові відомості про машинному навчанні» перераховані численні корисні ресурси, присвячені цій темі.

Анотація

Побудова систем машинного навчання на мові Python

Рецензії

0

Всі характеристики

Товар входить до категорії

  • Самовивіз з відділень поштових операторів від 45 ₴ - 80 ₴
  • Доставка поштовими сервісами - тарифи перевізника
Схожі товари
Hands-on Matplotlib. Learn Plotting and Visualizations with Python 3. 1st Ed.
244684
Ashwin Pajankar
2'000 ₴
Financial Theory with Python: A Gentle Introduction. 1st Ed.
244749
Yves Hilpisch
2'000 ₴
Flask Web Development: Developing Web Applications with Python 2nd Edition
66981
5/1
Miguel Grinberg
2'020 ₴
Practical Fraud Prevention. Fraud and AML Analytics for Fintech and eCommerce, Using SQL and Python
197700
Gilit SaportaShoshana Maraney
2'100 ₴
Вивчаємо Python. Том 1. 5-е видання
111737
5/1
Марк Лутц
2'046 ₴2'200 ₴
Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis
153397
Felix Zumstein
1'760 ₴2'200 ₴
Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds
159994
Rick J. ScavettaBoyan Angelov
2'200 ₴
Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming
263355
Johannes ErnestiPeter Kaiser
2'590 ₴
Football Analytics with Python & R: Learning Data Science Through the Lens of Sports 1st Edition
259764
Eric EagerRichard Erickson
2'800 ₴