Python. Uczenie maszynowe (ebook)(audiobook)(audiobook)
Opis książki
Czytaj fragment
Sprawdź drugie wydanie tej książki >>
---
Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych.
Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego.
W tej książce:
- podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie,
- biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego,
- wydajne łączenie różnych algorytmów uczących,
- analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania,
- praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane,
- tworzenie i trenowanie sieci neuronowych.
Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!
Podobne produkty
Podobne produkty
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Python Machine Learning
- Tłumaczenie:
- Krzysztof Sawka
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-3613-1, 9788328336131
- Data wydania książki drukowanej:
- 2017-11-24
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-3614-8, 9788328336148
- Data wydania ebooka:
-
2017-11-24
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna
z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie.
Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Format:
- 170x230
- Numer z katalogu:
- 64805
- Rozmiar pliku Pdf:
- 20.9MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 17.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 17.6MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
- Erraty / Zgłoś erratę
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Big Data
Big Data » Analiza danych
Uczenie maszynowe
- Serie wydawnicze: Technologia i rozwiązania
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.
Oceny i opinie klientów (9)
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
4.9(4)
(3)
(1)
(0)
(0)
(1)
6 oceniona przez: Radosław S, 2021-01-13
6 oceniona przez: Mateusz Kubaszek, Data Enginner 2018-08-17
6 oceniona przez: pracownik dydaktyczno-naukowy 2017-11-24
6 oceniona przez: Jeremiasz Pi, 2020-07-23
5 oceniona przez: Piotr, 2020-05-30
5 oceniona przez: Tomasz Ziss, 2021-01-31
5 oceniona przez: 2018-07-06
4 oceniona przez: 2019-11-03
1 oceniona przez: Michał, architekt oprogramowania 2018-08-15
więcej opinii