Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne. Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania. Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności. Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych. Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami. Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com.

Osoby które kupowały "Python w uczeniu maszynowym", wybierały także:

• GraphQL. Kurs video. Buduj nowoczesne API w Pythonie 169,00 zÅ‚, (50,70 zÅ‚ -70%)
• Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programist 199,00 zÅ‚, (59,70 zÅ‚ -70%)
• Podstawy Pythona z Minecraftem. Kurs video. Piszemy pierwsze skrypty 149,00 zÅ‚, (44,70 zÅ‚ -70%)
• Twórz gry w Pythonie. Kurs video. Poznaj bibliotekÄ™ PyGame 249,00 zÅ‚, (74,70 zÅ‚ -70%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zÅ‚, (59,70 zÅ‚ -70%)

Spis treści

[ERROR]