Uczenie maszynowe w Pythonie / Albon, Chris.

Format:

Book

Author/Creator:

Albon, Chris, author.

Standardized Title:

Machine learning with Python cookbook. Polish

Language:

English

Polish

Subjects (All):

Machine learning.

Python (Computer program language).

Physical Description:

1 online resource (344 pages)

Edition:

1st edition

Place of Publication:

Helion, 2019.

System Details:

text file

Summary:

Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego. Receptury w tej książce dotyczą: wektorów, macierzy i tablic obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!

Notes:

Online resource; Title from title page (viewed March 12, 2019)

Includes bibliographical references and index.

OCLC:

1200511525