Машинное обучение с использованием Python
Сборник рецептов.
Элбон Крис «Машинное обучение с использованием Python» БХВ-Петербург, 2019 год, 384 стр., ISBN 978-5-9775-4056-8; (PDF)
Описание книги.
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-leam. 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 ближайших соседей; опорновекторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Оглавление.
- Глава 1. Векторы, матрицы, массивы
- Глава 2. Загрузка данных
- Глава 3. Упорядочение данных
- Глава 4. Работа с числовыми данными
- Глава 5. Работа с категориальными данными
- Глава 6. Работа с текстом
- Глава 7. Работа с датами и временем
- Глава 8. Работа с изображениями
- Глава 9. Снижение размерности с помощью выделения признаков
- Глава 10. Снижение размерности с помощью отбора признаков
- Глава 11. Оценивание моделей
- Глава 12. Отбор модели
- Глава 13. Линейная регрессия
- Глава 14. Деревья и леса
- Глава 15. К ближайших соседей
- Глава 16. Логистическая регрессия
- Глава 17. Опорно-векторные машины
- Глава 18. Наивный Байес
- Глава 19. Кластеризация
- Глава 20. Нейронные сети
- Глава 21. Сохранение и загрузка натренированных м оделей
- Предметный указатель
Добавить комментарий