Hands-On Markov Models with Python


- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Stron:
- 172
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: Hands-On Markov Models with Python
Unleash the power of unsupervised machine learning in Hidden Markov Models using TensorFlow, pgmpy, and hmmlearn
Key Features
- Build a variety of Hidden Markov Models (HMM)
- Create and apply models to any sequence of data to analyze, predict, and extract valuable insights
- Use natural language processing (NLP) techniques and 2D-HMM model for image segmentation
Book Description
Hidden Markov Model (HMM) is a statistical model based on the Markov chain concept. Hands-On Markov Models with Python helps you get to grips with HMMs and different inference algorithms by working on real-world problems. The hands-on examples explored in the book help you simplify the process flow in machine learning by using Markov model concepts, thereby making it accessible to everyone.
Once you've covered the basic concepts of Markov chains, you'll get insights into Markov processes, models, and types with the help of practical examples. After grasping these fundamentals, you'll move on to learning about the different algorithms used in inferences and applying them in state and parameter inference. In addition to this, you'll explore the Bayesian approach of inference and learn how to apply it in HMMs.
In further chapters, you'll discover how to use HMMs in time series analysis and natural language processing (NLP) using Python. You'll also learn to apply HMM to image processing using 2D-HMM to segment images. Finally, you'll understand how to apply HMM for reinforcement learning (RL) with the help of Q-Learning, and use this technique for single-stock and multi-stock algorithmic trading.
By the end of this book, you will have grasped how to build your own Markov and hidden Markov models on complex datasets in order to apply them to projects.
What you will learn
- Explore a balance of both theoretical and practical aspects of HMM
- Implement HMMs using different datasets in Python using different packages
- Understand multiple inference algorithms and how to select the right algorithm to resolve your problems
- Develop a Bayesian approach to inference in HMMs
- Implement HMMs in finance, natural language processing (NLP), and image processing
- Determine the most likely sequence of hidden states in an HMM using the Viterbi algorithm
Who this book is for
Hands-On Markov Models with Python is for you if you are a data analyst, data scientist, or machine learning developer and want to enhance your machine learning knowledge and skills. This book will also help you build your own hidden Markov models by applying them to any sequence of data.
Basic knowledge of machine learning and the Python programming language is expected to get the most out of the book
Wybrane bestsellery
Packt Publishing - inne książki
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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
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.

Oceny i opinie klientów: Hands-On Markov Models with Python Ankur Ankan, Abinash Panda (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.