Подробности
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие.
Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn.
Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями.
Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
Приведены рецепты решений с использованием векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Дополнительная информация
Автор | Элбон К. |
---|---|
Издательство | БХВ-Петербург |
ISBN | 978-5-9775-4056-8 |
Формат | 70?100/16 (165?233 мм), мягкая обложка |
Иллюстрации | черно-белые |
Объём | 384 с. |
Ссылки | Полное содержание Фрагмент (PDF) |