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Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications

Data Science Fundamentals with Python

de

Éditeur :

Apress


Paru le : 2019-11-16



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Description


Les aspirants professionnels de la science des données peuvent apprendre la bibliothèque Scikit-Learn ainsi que les bases de l'apprentissage automatique avec ce livre. Le livre combine la distribution Anaconda Python avec la bibliothèque populaire Scikit-Learn pour démontrer un large éventail d'algorithmes d'apprentissage machine supervisés et non supervisés. Le soin est pris pour vous guider à travers les principes de l'apprentissage machine à travers des exemples clairs écrits en Python que vous pouvez essayer et expérimenter à la maison sur votre propre machine.


Toutes les compétences appliquées en mathématiques et en programmation nécessaires à la maîtrise du contenu sont abordées dans ce livre. Une connaissance approfondie de la programmation orientée objet n'est pas nécessaire, car des exemples complets sont fournis et expliqués. Les exemples de codage sont approfondis et complexes lorsque nécessaire. Ils sont également concis, précis et complets et complètent les concepts d'apprentissage machine présentés. L'utilisation des exemples permet d'acquérir les compétences nécessaires pour comprendre et appliquer des algorithmes complexes d'apprentissage machine.


Scikit-Learn pratique pour les applications d'apprentissage machine est un excellent point de départ pour ceux qui poursuivent une carrière dans l'apprentissage machine. Les étudiants de ce livre apprendront les principes fondamentaux qui sont une condition préalable à la compétence. Les lecteurs seront exposés à la distribution Anaconda de Python, conçue spécialement pour les professionnels des sciences des données, et développeront des compétences dans la bibliothèque populaire Scikit-Learn qui sous-tend de nombreuses applications d'apprentissage machine dans le monde de Python.




Ce que vous apprendrez

Travailler avec des ensembles de données simples et complexes communs à Scikit-Learn
Manipuler les données en vecteurs et matrices pour le traitement algorithmique
Familiarisez-vous avec la distribution Anaconda utilisée en science des données.Appliquer l'apprentissage machine avec les classificateurs, les régresseurs et la réduction de la dimensionnalité.
Ajuster les algorithmes et trouver les meilleurs algorithmes pour chaque ensemble de données
Chargement et sauvegarde des données aux formats CSV, JSON, Numpy et Pandas.



A qui s'adresse ce livre ?


L'aspirant informaticien désireux de se lancer dans l'apprentissage machine en maîtrisant les fondamentaux sous-jacents qui sont parfois ignorés dans l'empressement d'être productif. Une certaine connaissance de la programmation orientée objet et de l'algèbre linéaire appliquée très élémentaire facilitera l'apprentissage, bien que n'importe qui puisse bénéficier de ce livre.
Pages
242 pages
Collection
n.c
Parution
2019-11-16
Marque
Apress
EAN papier
9781484253724
EAN PDF
9781484253731
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
3308 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
56,19 €
EAN EPUB
9781484253731
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
2294 Ko
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Prix
56,19 €

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