книги Компьютеры и Интернет Программирование Языки Python

Заглянуть

Луис Педро Коэльо Вилли Ричарт

Построение систем машинного обучения на языке Python

Код 4938117

ISBN: 978-5-97060-714-5
302 страницы

ноябрь 2018
ДМК Пресс
500 г

Бумажная книга

14.85 USD

Добавить в корзину

Наличие на складе

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 26.04.2024; планируемая отправка: 27.04.2024

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 29.04.2024; планируемая отправка: 30.04.2024

Аннотация к книге "Построение систем машинного обучения на языке Python"

Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни.

Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.

В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей...

Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни.

Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.

В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

В главе 2 «Классификация в реальной жизни» мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.

В главе 3 «Кластеризация – поиск взаимосвязанных сообщений» мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не «понимая» их смысла.

В главе 4 «Тематическое моделирование» мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.

В главе 5 «Классификация – выявление плохих ответов» мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.

В главе 6 «Классификация II – анализ эмоциональной окраски» объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.

В главе 7 «Регрессия» объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод – регрессию – при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.

В главе 8 «Рекомендование» мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда).

В главе 9 «Классификация по музыкальным жанрам» мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок – поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.

В главе 10 « Машинное зрение» мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.

Из главы 11 «Понижение размерности» мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.

В главе 12 «Когда данных больше» мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры.

Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services). В приложении «Где получить дополнительные сведения о машинном обучении» перечислены многочисленные полезные ресурсы, посвященные этой теме.

Оставить замечание о найденной опечатке Версия для печати

Оставить комментарий

Текст комментария

Оцените книгу:

Издательство:	ДМК Пресс
Дата выхода:	ноябрь 2018
ISBN:	978-5-97060-714-5
Объём:	302 страниц
Масса:	500 г
Размеры(высота, ширина), см:	21 x 15
Обложка:	мягкая
Бумага:	офсетная
Переводное издание	+

Вместе с этой книгой покупают

Ruby. Объектно-ориентированное проектирование бумажная книга

Сэнди Метц

Нет в продаже

Все начальники делают это. Пошаговое руководство по решению (почти) всех проблем менеджера

Все начальники делают это. Пошаговое... бумажная книга

Брюс Тулган

Нет в продаже

О чем молчат мертвые бумажная книга

Лора Липпман

Нет в продаже

Второй мозг: Как микробы в кишечнике управляют нашим настроением, решениями и здоровьем

Второй мозг: Как микробы в кишечнике управляют... бумажная книга

Эмеран Майер

Нет в продаже

-6%

Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами и развитие профессиональной команды

Как быть успешным в Data Science. Эффективное... бумажная книга

Цзикэ Чонг

29.14 USD 27.39 USD

В корзину

Бизнес – это глаголы и существительные, которые заканчиваются цифрами

Бизнес – это глаголы и существительные, которые... бумажная книга

Дмитрий Потапенко

9 USD

В корзину

6%

Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами...

бумажная книга новинка

Цзикэ Чонг Юэ Кэти Чанг

Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами и развитие профессиональной команды. Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science. Наука о данных — сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необходимо быть в курсе текущих тенденций и постоянно осваивать новые профессиональные навыки. Внутри этой книги вы найдете...

Издательство: Эксмо
Дата выхода: апрель 2024

29.14 USD 27.39 USD

В корзину

Бизнес – это глаголы и существительные, которые заканчиваются цифрами

бумажная книга

Дмитрий Потапенко

Дмитрий Потапенко — известный российский предприниматель, омбудсмен по делам предпринимателей в сфере добычи полезных ископаемых недр, Управляющий партнер Фонда стратегического управления Management Development Group, Inc., правдолюб, кандидат в Президенты РФ, харизматичный и прямолинейный оратор. В новой книге автора представлены эффективные инструменты управления бизнесом. Здесь вы найдете ответы на вопросы,...

Издательство: АСТ
Дата выхода: декабрь 2018

9 USD

В корзину