Machine Learning : Study Deep Learning Through Data Science (Step by Step Guide to Machine Learning Techniques for Beginners)
Lingua: inglese
Editore: Michael Krauss, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is for anyone who would like to learn how to develop machine-learning systems. We will cover the most important concepts about machine learning algorithms, in both a theoretical and a practical way, and we'll implement many machine-learning algorithms using the scikit-learn library in the python programming language. In the first chapter, you'll learn the most important concepts of machine learning, and, in the next chapter, you'll work mainly with the classification. In the last chapter you'll learn how to train your model. I assume that you've knowledge of the basics of programming. What you'll learn:What is machine learningWhat is supervised, unsupervised, and reinforcement learningHow to use the numpy and pandas libraryHow to use matplotlib to plot chartsWhat is the scikit-learn library What do the fit() and transform() methods doHow to pre-process our dataHow to use pipelines and column transformers to streamline our codeHow to evaluate our modelsMachine learning is the way of the future - and breaking into this highly lucrative and ever-evolving field is a great way for your career, or business, to prosper. Inside this guide, you'll find simple, easy-to-follow explanations of the fundamental concepts behind machine learning, from the mathematical and statistical concepts to the programming behind them.…
Codice articolo 9781777361167
- Titolo
- Machine Learning : Study Deep Learning Through Data Science (Step by Step Guide to Machine Learning Techniques for Beginners)
- Autore
- Michael Krauss
- Editore
- Michael Krauss
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1777361168
- ISBN 13
- 9781777361167
- Peso dell'articolo
- 213 grammi
- Dimensioni
- 203x127x11 mm
Questo libro è per chiunque voglia imparare a sviluppare sistemi di apprendimento automatico. Tratteremo i concetti più importanti sugli algoritmi di apprendimento automatico, sia in modo teorico che pratico, e implementeremo molti algoritmi di apprendimento automatico utilizzando la libreria scikit-learn nel linguaggio di programmazione Python. Nel primo capitolo imparerai i concetti più importanti del machine learning e, nel prossimo capitolo, lavorerai principalmente con la classificazione. Nell'ultimo capitolo imparerai come addestrare il tuo modello. Presumo che tu conosca le basi della programmazione.
Cosa imparerai:
- Cos'è l'apprendimento automatico
- Che cos'è l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo
- Come usare la libreria numpy e panda
- Come usare matplotlib per tracciare i grafici
- Cos'è la libreria scikit-learn?
- Cosa fanno i metodi fit() e transform()
- Come pre-elaborare i nostri dati
- Come utilizzare pipeline e trasformatori a colonna per semplificare il nostro codice
- Come valutare i nostri modelli
L'apprendimento automatico è la via del futuro e entrare in questo campo altamente redditizio e in continua evoluzione è un ottimo modo per la tua carriera, o azienda, di prosperare. All'interno di questa guida troverai spiegazioni semplici e facili da seguire dei concetti fondamentali alla base dell'apprendimento automatico, dai concetti matematici e statistici alla programmazione dietro di essi.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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