Построение систем машинного обучения на языке Python

Обзор методов и алгоритмов.

Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард "Построение систем машинного обучения на языке Python" ДМК Пресс, 2016 год, 303 стр. (64.2 мб. pdf+коды примеров 142.4 мб. zip.)

В книге представлен общий обзор обучающих алгоритмов для машинного обучения на Python, как часто применяемых в различных отраслях машинного обучения. Python - интерпретируемый высокоуровневый язык, ввиду своей динамичности прекрасно подходит для анализа и выбора данных при построении систем машинного обучения. Его преимущества в селективности и наборе подходящих для этих целей библиотек. Вначале авторы знакомят с самим предметом книг и библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn.

Далее рассмотрены проекты тематического моделирования и методы его проведения: анализ и обработка текстов, распознавание изображений по отбору определенных признаков в данных, методы отбора данных и сужение их круга (понижение размерности) для более эффективной работы алгоритмов, кластеризации и т. д. Издание предназначено для Python программистов, студентов, математиков - аналитиков, практиков строящих системы с использованием машинного обучения.
ISBN: 978-5-97060-330-7

Оглавление книги
Скачать книгу бесплатно64.2 мб. pdf Скачать коды примеров бесплатно142.4мб. zip
Машинное обучение. Видео