python и машинное обучение рашка pdf
Запись на стене
Python Machine Learning (2015)
Автор: Себастьян Рашка
Сейчас данные льются на нас сплошным потоком. По одной из последних оценок ежедневно генерируется 2,5 квинтиллиона (10^18) байт данных. Объемы неимоверные: более 90% информации, которую мы сейчас храним, было сгенерировано в течение прошлого десятилетия. К сожалению, большая часть этой информации такова, что человек не может ею воспользоваться. Либо эти данные не поддаются стандартной аналитической обработке, либо данные слишком обширны, чтобы мы могли их хотя бы осмыслить.
Благодаря машинному обучению, компьютеры могут обрабатывать такие данные, учиться на них и извлекать опорную информацию (actionable data) из-за практически непроницаемых стен «больших данных». В основе работы разнообразных устройств от суперкомпьютеров, обеспечивающих поиск в Google, до смартфонов, помещающихся в кармане, лежат принципы машинного обучения, при помощи которого мы познаем большую часть окружающего мира, зачастую даже не подозревая об этом.
Что же такое «машинное обучение», как оно работает? Как машинное обучение поможет мне заглянуть в неведомое, прокачать мой бизнес или просто узнать, что Интернет-сообщество думает о моем любимом фильме? Все это вы узнаете из книги, вышедшей из-под пера моего хорошего друга и коллеги Себастьяна Рашки.
Эта книга не о “data science”. В ней ничего не говорится о формулировании гипотез, сборе данных и извлечении выводов по результатам анализа нетипичных или экзотических множеств данных; акцент сделан именно на машинном обучении. В книге рассмотрены такие темы, как работа с недостающими значениями, преобразование категорийных переменных в форматы, применимые при машинном обучении, выбор информативных свойств, сжатие данных с переносом в подпространства с меньшим количеством измерений. В книге есть целая глава об интерпретации моделей, где обсуждается перекрестная валидация с расщеплением выборки, k-блочная перекрестная валидация, вложенная перекрестная валидация, настройка гиперпараметров и другие показатели производительности. Для небольшого закрепления материала я добавил главу о встраивании моделей машинного обучения в веб-приложение, которым можно поделиться со всем миром.
Python и машинное обучение (2017)
Название книги: Python и машинное обучение
Год: 2017
Автор: Себастьян Рашка
Язык: Русский
Формат: pdf, epub
Размер: 138.1 МВ, 30 MB
Описание книги «Python и машинное обучение»:
Наверное, не стоит и говорить, что машинное обучение стало одной из самых захватывающих технологий современности. Такие крупные компании, как Google, Facebook, Apple, Amazon, IBM, и еще многие другие небезосновательно вкладывают значительный капитал в разработку методов и программных приложений в области машинного обучения.
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
Если вы хотите стать практиком в области машинного обучения, более основательным решателем задач или, возможно, даже обдумываете карьеру в научно-исследовательской области, связанной с машинным обучением, то эта книга для вас!
Глава 1: Наделение компьютеров способностью обучаться на данных
Глава 2: Тренировка алгоритмов машинного обучения для задачи классификации
Глава 3: Обзор классификаторов с использованием библиотеки scikit-learn
Глава 4: Создание хороших тренировочных наборов-предобработка данных
Глава 5: Сжатие данных путем снижения размерности
Глава 6: Изучение наиболее успешных методов оценки моделей и тонкой настройки гиперпараметров
Глава 7: Объединение моделей для методов ансамблевого обучения
Глава 8: Применение алгоритмов машинного обучения в анализе мнений
Глава 9:Встраивание алгоритма машинного обучения в веб-приложение
Глава 10: Прогнозирование значений непрерывной целевой переменной на основе регрессионного анализа
Глава 11: Работа с немаркированными данными — кластерный анализ
Глава 12: Тренировка искусственных нейронных сетей для распознавания изображений
Глава 13: Распараллеливание тренировки нейронных сетей при помощи Theano
Python и машинное обучение
Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций. Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных. Если вы хотите глубже и точнее анализировать данные либо нуждаетесь в усовершенствовании и расширении систем машинного обучения, эта книга окажет вам неоценимую помощь. Ознакомившись с широким кругом мощных программных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, а также получив советы по всем вопросам начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, вы сможете принять важные решения, во многом определяющие деятельность вашей организации.
Чему вы научитесь, прочитав эту книгу:
• исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных;
• конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras;
• писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов;
• встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности;
• предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа;
• обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа;
• организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей;
• осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей.
Если вы хотите узнать, как использовать Python, чтобы начать отвечать на критические вопросы в отношении ваших данных, возьмите данную книгу — и неважно, хотите ли вы приступить к изучению науки о данных с нуля или же намереваетесь расширить о ней свои знания, это принципиальный ресурс, который нельзя упускать.
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения!
Python и машинное обучение
Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций. Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных. Если вы хотите глубже и точнее анализировать данные либо нуждаетесь в усовершенствовании и расширении систем машинного обучения, эта книга окажет вам неоценимую помощь. Ознакомившись с широким кругом мощных программных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, а также получив советы по всем вопросам начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, вы сможете принять важные решения, во многом определяющие деятельность вашей организации.
Чему вы научитесь, прочитав эту книгу:
• исследовать, как используются разные машинно-обучаемые модели, которые формулируют те или иные вопросы в отношении данных;
• конструировать нейронные сети при помощи библиотек Theano и Keras;
• писать красивый и лаконичный программный код на Python с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов;
• встраивать вашу машинно-обучаемую модель в веб-приложение для повышения ее общедоступности;
• предсказывать непрерывнозначные результаты при помощи регрессионного анализа;
• обнаруживать скрытые повторяющиеся образы и структуры в данных посредством кластерного анализа;
• организовывать данные с помощью эффективных методов предобработки и использовать передовые практические подходы к оценке машиннообучаемых моделей;
• осуществлять анализ мнений, позволяющий подробнее интерпретировать текстовые данные и информацию из социальных сетей.
Если вы хотите узнать, как использовать Python, чтобы начать отвечать на критические вопросы в отношении ваших данных, возьмите данную книгу — и неважно, хотите ли вы приступить к изучению науки о данных с нуля или же намереваетесь расширить о ней свои знания, это принципиальный ресурс, который нельзя упускать.
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения!
Поиск материала «Python и машинное обучение, Рашка С., 2017» для чтения, скачивания и покупки
Найденные материалы, документы, бумажные и электронные книги и файлы:
Ниже показаны результаты поиска поисковой системы Яндекс. В результатах могут быть показаны как эта книга, так и похожие на нее по названию или автору.
Search results:
Канцтовары. Письменные принадлежности. Бумажные канцтовары. Ранцы, рюкзаки, сумки. Канцелярские мелочи. И многое другое.
Курс по машинному обучению с использованием языка Python. Себастьян Paшкa ‘Python и машинное обучение‘ ДМК Пресс, 2017 год, 418 стр. (14,9 мб. pdf) Книга знакомит с основными областями машинного обучения. Рассказано о принципах классификации образов, описывается использование библиотеки scikit-learn, Theano, Keras и алгоритмов машинного обучения для создания функциональных.
Себастьян Рашка Python и машинное обучение источник. Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс Машинное обучение источник. Хараламбос Марманис, Дмитрий Бабенко Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных источник.
Себастьян Рашка – аспирант докторантуры в Мичиганском университете, США, занимающийся разработкой новых вычислительных методов в области вычисли-тельной биологии.
Машинное обучение— процесс, в результате которого машина (компьютер) способна показывать поведение, которое в нее не было явно заложено (запрограммировано). Возможные сферы применения машинного обучения: • Компьютерное зрение (computer vision) • Распознавание речи (speech recognition) • Компьютерная лингвистика и обработка естественных языков (natural language processing) • Медицинская диагностика • Биоинформатика • Техническая диагностика • Финансовые приложения • Рубрикация, аннотирование и упрощение текстов.
Machine Learning with Python Cookbook. Practical Solutionsfrom Preprocessing to Deep Learning. Chris Albon.
Как машинное обучение поможет мне заглянуть в неведомое, прокачать мой бизнес или просто узнать, что Интернет-сообщество думает о моем любимом фильме? Все это вы узнаете из книги, вышедшей из-под пера моего хорошего друга и коллеги Себастьяна Рашки — Др.
Франсуа Шолле, Е. Ю. Хрусталева, Кэти О’Нил. Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.
Машинное обучение и прогнозная аналитика преобразуют традиционную схему функционирования предприятий и других организаций. Эта книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из ведущих языков науки о данных.
Открытый курс «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения » представляет собой видеокурс от проекта Python School и «Школы Больших Данных» для изучения основ программирования на языке Python и получения практических навыков работы со специализированными библиотеками Python по методам машинного обучения (Machine.
Перевод A Complete Machine Learning Project Walk-Through in Python : Part One. Когда читаешь книгу или слушаешь учебный курс про анализ данных, нередко возникает чувство, что перед тобой.
Чтобы у вас в голове наконец сложилась цельная картина, мы предлагаем разобрать от начала до конца проект применения машинного обучения с использованием реальных данных. Последовательно пройдём через этапы: Очистка и форматирование данных.
Перевод A Complete Machine Learning Walk-Through in Python : Part Two Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто.
Машинное обучение по большей части основывается на эмпирических, а не теоретических результатах, и практически невозможно заранее понять, какая модель окажется точнее. Обычно рекомендуется начинать с простых, интерпретируемых моделей, таких как линейная регрессия, и если результаты будут неудовлетворительными, то переходить к более сложным, но обычно более точным методам.
На данной странице Вы можете найти лучшие результаты поиска для чтения, скачивания и покупки на интернет сайтах материалов, документов, бумажных и электронных книг и файлов похожих на материал «Python и машинное обучение, Рашка С., 2017»
Для формирования результатов поиска документов использован сервис Яндекс.XML. 
Нашлось 16 млн ответов. Показаны первые 32 результата(ов).