1. Новые складчины: Показать еще

    28.03.2024: Модная футболка (Вероника Степанова)

    28.03.2024: Брюки с люксовой обработкой (Вероника Степанова)

    28.03.2024: [Вяжи.ру] Топ спицами Shona (Irene Lin)

    28.03.2024: Обучение дизайну Resciencer. Стань дизайнером и собери портфолио. Тариф Основной (Инсаф Ихсанов)

    28.03.2024: [Вяжи.ру] Вязаный ажурный топ Love Letter (Veronika Lindberg)

  2. Сбор взносов Показать еще

    28.03.2024: [Regina doctor] Горячий интенсив - 3 дня жиросжигания (Регина Доктор)

    28.03.2024: Сombo | i'm f*cking star + No0 (pinkmint_mua)

    28.03.2024: Мишка «Малышка» (Женя Закерьина)

    28.03.2024: [Psy 2.0] Навигация. Тариф «С опциями» (Екатерина Филяева)

    26.03.2024: Восстановление желчного и печени 2024 (Тимофей Кармацкий)

Доступно

Построение систем машинного обучения на языке Python (Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт)

Тема найдена по тегам:
Цена:
479 руб
Взнос:
40 руб
Организатор:
Dr.Vatson

Список участников складчины:

1. Dr.Vatson
Оцените эту складчину: /5,
  1. Dr.Vatson
    Dr.Vatson Организатор складчин

    Построение систем машинного обучения на языке Python (Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт)

    [​IMG]

    Автор
    : Ричарт В., Коэльо П.Л.
    Дата выхода: 30 сентября 2015 года
    Формат: 148 * 210 мм
    Бумага: офсетная
    Обложка: Мягкая обложка
    Объем, стр.: 302
    ISBN: 978-5-97060-330-7
    Вес, гр.: 500

    Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных – умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python – замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.

    Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.

    Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.

    Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.
    В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

    В главе 2 «Классификация в реальной жизни» мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.
    В главе 3 «Кластеризация – поиск взаимосвязанных сообщений» мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не «понимая» их смысла.

    В главе 4 «Тематическое моделирование» мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.
    В главе 5 «Классификация – выявление плохих ответов» мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.
    В главе 6 «Классификация II – анализ эмоциональной окраски» объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.
    В главе 7 «Регрессия» объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод – регрессию – при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.
    В главе 8 «Рекомендование» мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда).
    В главе 9 «Классификация по музыкальным жанрам» мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок – поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.
    В главе 10 « Машинное зрение» мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.
    Из главы 11 «Понижение размерности» мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.
    В главе 12 «Когда данных больше» мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
    Последнее редактирование: 30 дек 2019
    Dr.Vatson, 18 авг 2015
  2. Похожие складчины
    1. Dr.Vatson
      Dr.Vatson , 30 дек 2019 , в разделе: Курсы по программированию
    2. Dr.Vatson
      Dr.Vatson , 30 дек 2019 , в разделе: Курсы по программированию
    3. Dr.Vatson
    Загрузка...
Наверх