Uczenie maszynowe w Pythonie
Leksykon kieszonkowy
Helion
Wysyłka:
1-3 dni robocze + czas dostawy
Sugerowana cena
Nasza cena
53,14 PLN
Oszczędzasz 7%
Najniższa cena w ciągu ostatnich 30 dni: 35,51 zł
Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu.
Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.
W książce między innymi:
- klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych
- eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych
- przykłady analiz regresji
- redukcja wymiarowości
- potoki w bibliotece scikit-learn
Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!
[O autorze]
Matt Harrison - programuje w Pythonie od dwudziestu lat. Wykorzystuje go do różnych zastosowań związanych z gromadzeniem i analizą danych, tworzeniem i automatyzowaniem procesów czy też budowaniem systemów sztucznej inteligencji. Kieruje firmą MetaSnake, która specjalizuje się w doradztwie i szkoleniach w zakresie programowania w Pythonie oraz analizy danych.
Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych.
W książce między innymi:
- klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych
- eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych
- przykłady analiz regresji
- redukcja wymiarowości
- potoki w bibliotece scikit-learn
Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!
[O autorze]
Matt Harrison - programuje w Pythonie od dwudziestu lat. Wykorzystuje go do różnych zastosowań związanych z gromadzeniem i analizą danych, tworzeniem i automatyzowaniem procesów czy też budowaniem systemów sztucznej inteligencji. Kieruje firmą MetaSnake, która specjalizuje się w doradztwie i szkoleniach w zakresie programowania w Pythonie oraz analizy danych.
Szczegóły
Podtytuł: Leksykon kieszonkowy
Autor: Matt Harrison
Wydawnictwo: Helion
ISBN: 9788328365582
Tytuł oryginału: Machine Learning Pocket Reference
Język oryginału: angielski
Tłumacz: Watrak Andrzej
Języki: polski
Rok wydania: 2020
Ilość stron: 256
Format: 12.5 x 19.5 cm
Oprawa: miękka
Waga: 0.25 kg
Recenzje
Klienci, którzy kupili oglądany produkt kupili także:
Czysty kod w Pythonie
Helion