Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Забележка: Това описание е преведено автоматично на български език.

Машинното обучение се превърна в неразделна част от много търговски приложения и изследователски проекти, но тази област не е изключителна за големи компании с обширни изследователски екипи. Ако използвате Python, дори като начинаещ, тази книга ще ви научи на практически начини да създавате свои собствени решения за машинно обучение. С всички налични данни днес, приложенията за машинно обучение са ограничени само от вашето въображение, ще научите стъпките, необходими за създаване на успешно приложение за машинно обучение с Python и библиотеката scikit-learn. Авторите Андреас Мюлер и Сара Гуидо се фокусират върху практическите аспекти на използването на алгоритми за машинно обучение, а не върху математиката зад тях. Познаването на библиотеките NumPy и matplotlib ще ви помогне да получите още повече от тази книга, тази книга, ще научите: Основни концепции и приложения на машинното обучение Предимства и недостатъци на широко използваните алгоритми за машинно обучение Как да представяте данни, обработени от машинно обучение, включително кои данни аспекти, върху които да се съсредоточите Усъвършенствани методи за оценка на модела и настройка на параметри Концепцията за тръбопроводи за верижно свързване на модели и капсулиране на вашия работен процес Методи за работа с текстови данни, включително специфични за текст техники за обработка Предложения за подобряване на вашите умения за машинно обучение и наука за данни