Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa practică a învățării automate folosind Python, oferind un amestec bun de teorie și aplicare. Cititorii au lăudat claritatea cu care explică conceptele și oferă exemple de cod utile. Cu toate acestea, se remarcă faptul că cartea nu este potrivită pentru începătorii absoluți din cauza cunoștințelor anterioare presupuse în matematică și programare Python.
Avantaje:- Acoperire cuprinzătoare a algoritmilor și practicilor de învățare automată.
Dezavantaje:- Echilibru excelent între teorie și exemple practice de codare.
(pe baza a 171 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
Conținutul cărții:
Descoperiți perspective mai profunde în Machine Leaning cu acest ghid vital pentru analiza predictivă de ultimă oră
Caracteristici cheie
⬤ Utilizați cele mai puternice biblioteci open-source Python pentru învățarea profundă, prelucrarea datelor și vizualizarea datelor.
⬤ Învățați strategii eficiente și cele mai bune practici pentru a îmbunătăți și optimiza sistemele și algoritmii de învățare automată.
⬤ Puneți - și răspundeți - la întrebări dificile despre datele dvs. cu modele statistice robuste, construite pentru o gamă largă de seturi de date.
Descrierea cărții
Învățarea automată și analiza predictivă transformă modul în care funcționează întreprinderile și alte organizații. Capacitatea de a înțelege tendințele și modelele din datele complexe este esențială pentru succes, devenind una dintre strategiile cheie pentru deblocarea creșterii într-o piață contemporană dificilă. Python vă poate ajuta să oferiți informații cheie despre datele dvs. - capacitățile sale unice ca limbaj vă permit să construiți algoritmi sofisticați și modele statistice care pot dezvălui noi perspective și pot răspunde la întrebări cheie care sunt vitale pentru succes.
Python Machine Learning vă oferă acces la lumea analizei predictive și demonstrează de ce Python este unul dintre cele mai importante limbaje de știință a datelor din lume. Dacă doriți să puneți întrebări mai bune datelor sau trebuie să îmbunătățiți și să extindeți capacitățile sistemelor dvs. de învățare automată, această carte practică de știința datelor este de neprețuit. Acoperind o gamă largă de biblioteci Python puternice, inclusiv scikit-learn, Theano și Keras, și oferind îndrumări și sfaturi despre orice, de la analiza sentimentelor la rețele neuronale, veți putea în curând să răspundeți la unele dintre cele mai importante întrebări cu care vă confruntați dumneavoastră și organizația dumneavoastră.
Ce veți învăța
⬤ Explorați cum să utilizați diferite modele de învățare automată pentru a pune diferite întrebări datelor dvs.
⬤ Învățați cum să construiți rețele neuronale utilizând Keras și Theano.
⬤ Descoperiți cum să scrieți cod Python curat și elegant care va optimiza puterea algoritmilor dvs.
⬤ Descoperiți cum să încorporați modelul dvs. de învățare automată într-o aplicație web pentru o accesibilitate sporită.
⬤ Prediceți rezultatele țintă continue utilizând analiza de regresie.
⬤ Descoperiți modele și structuri ascunse în date cu ajutorul grupării.
⬤ Organizați datele utilizând tehnici eficiente de preprocesare.
⬤ Să vă familiarizați cu analiza sentimentelor pentru a aprofunda datele textuale și din social media.
Pentru cine este această carte
Dacă doriți să aflați cum să utilizați Python pentru a începe să răspundeți la întrebările critice ale datelor dvs., ridicați Python Machine Learning - fie că doriți să începeți de la zero sau doriți să vă extindeți cunoștințele în domeniul științei datelor, aceasta este o resursă esențială și de neratat.
