Купить книгу Машинное обучение на Python для начинающих: пошаговое руководство с практическими проектами (быстрое обучение программированию с помощью практического руководства, книга 7) на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

Пошаговое руководство для начинающих по машинному обучению

Вас всегда интересовало машинное обучение, но вы не знаете, с чего начать? Или, может быть, ваша новая работа требует от вас изучения машинного обучения, но вас переполняет количество информации, доступной в интернете?

Что такое машинное обучение? Что такое Scikit-Learn? Что делает метод fit(), который вы видите во многих онлайн-уроках?

Машинное обучение кажется вам чем-то вроде «чёрного ящика»?

Эта книга для вас.

Вам больше не нужно тратить часы на просмотр видеороликов в интернете или чтение руководств, предполагающих, что вы знакомы с основными библиотеками Python для научных исследований и машинного обучения. Эта книга отвечает на все вышеперечисленные вопросы и многое другое.

Предварительные условия

В книге предполагается, что вы знакомы с основами Python, особенно с концепцией объектно-ориентированного программирования в Python. Если вы с ними не знакомы, вы можете ознакомиться с моей вводной книгой «Learn Python in one day and Learn It Well (2nd Edition)», доступной по адресу https://www.amazon.com/dp/1546488332.

Что предлагает эта книга?

Машинное обучение для начинающих

Сложные понятия разбиваются на простые шаги, а примеры тщательно подбираются для иллюстрации каждого понятия. Математические понятия объясняются без сложных обозначений и формул.

Практический подход

В каждой главе приводится множество примеров, которые вы можете попробовать применить на практике, чтобы точно понять, что делают различные методы машинного обучения.

Систематический подход

Применяется систематический подход, чтобы предоставить вам необходимые базовые знания перед изучением более сложных концепций.

Чем эта книга отличается от других?

Лучший способ чему-либо научиться — это делать это на практике.

В конце книги приведены три практических проекта, которые позволят вам применить и отработать все ранее изученные концепты.

Работа над проектами не только подарит вам огромное чувство удовлетворения, но и поможет закрепить знания и углубить понимание материала.

Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом по анализу данных или просто интересуетесь машинным обучением, эта книга призвана помочь вам систематически и пошагово освоить фундаментальные концепты машинного обучения.

Готовы ли вы окунуться в захватывающий мир машинного обучения? Эта книга для вас. Нажмите кнопку «Добавить в корзину», чтобы купить ее прямо сейчас.

Что вы узнаете:

• Что такое машинное обучение?
• Что такое контролируемое, неконтролируемое и подкрепляющее обучение?
• Как использовать библиотеки NumPy и pandas
• Как использовать matplotlib для построения графиков
• Что такое библиотека Scikit-Learn?
• Что делают методы fit() и transform()?
• Как предварительно обработать наши данные
• Как использовать конвейеры и преобразователи столбцов для оптимизации кода
• Как оценить наши модели
• Что такое матрица ошибок и как её интерпретировать?
• Что такое регрессия, классификация и кластеризация?
• В чём заключается теория, лежащая в основе алгоритмов линейной регрессии, полиномиальной регрессии, дерева решений, случайного леса, SVM и кластеризации k-средних?
• Как выполнить поиск по сетке для нахождения оптимальных гиперпараметров
• Что такое регуляризация?
• Как уменьшить размерность нашего набора данных