Scikit-Learn în detalii: Înțelegere profundă

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 6 voturi.

Titlul original:

Scikit-Learn in Details: Deep Understanding

Conținutul cărții:

Această carte este un ghid pentru dvs. despre cum să utilizați Scikit-Learn, o bibliotecă de învățare automată pentru limbajul de programare Python. Autorul vă ajută mai întâi să aflați ce este Scikit-Learn și cum să îl configurați pe sistemul dvs. De asemenea, vi se explică cum să încărcați seturi de date în Scikit-Learn. Autorul v-a îndrumat apoi cum să utilizați diverși algoritmi de învățare automată pentru a implementa modele de învățare automată de diferite tipuri cu Scikit-Learn. Unii dintre algoritmii care au fost discutați includ Support Vector Machine (SVM), Regresia liniară, K-Nearest Neighbors și K-Means. În toate acestea, au fost date exemple practice, prin urmare veți ști cum să implementați modele și să le utilizați pentru a face predicții.

Conținutul este:

Getting Started with Scikit-learn Support Vector Machines in Scikit-learn Scikit-Learn Linear Regression Scikit-Learn k-Nearest Neighbors Classifier K-Means Clustering With Scikit-Learn Subiectele includ: limbaj de programare python, python, carte de regresie liniară, scikit-learn, scikit-learn și tensorflow, mașină vectorială de suport, regresie liniară, k-nearest neighbor, k-means, kernel, modele de regresie liniară, vizualizarea datelor, analiza regresiei liniare, învățarea automată a regresiei liniare.