Applied Unsupervised Learning with Python
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2019
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur L0-9781789952292
- Titre
- Applied Unsupervised Learning with Python
- Auteur
- Benjamin Johnston
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- New
- Reliure
- PAP
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1789952298
- ISBN à 13 chiffres
- 9781789952292
- Poids de l'article
- 1 025 grammes
Design clever algorithms that can uncover interesting structures and hidden relationships in unstructured, unlabeled data
Key Features
- Learn how to select the most suitable Python library to solve your problem
- Compare k-Nearest Neighbor (k-NN) and non-parametric methods and decide when to use them
- Delve into the applications of neural networks using real-world datasets
Book Description
Unsupervised learning is a useful and practical solution in situations where labeled data is not available.
Applied Unsupervised Learning with Python guides you on the best practices for using unsupervised learning techniques in tandem with Python libraries and extracting meaningful information from unstructured data. The course begins by explaining how basic clustering works to find similar data points in a set. Once you are well versed with the k-means algorithm and how it operates, you'll learn what dimensionality reduction is and where to apply it. As you progress, you'll learn various neural network techniques and how they can improve your model. While studying the applications of unsupervised learning, you will also understand how to mine topics that are trending on Twitter and Facebook and build a news recommendation engine for users. You will complete the course by challenging yourself through various interesting activities such as performing a Market Basket Analysis and identifying relationships between different merchandises.
By the end of this course, you will have the skills you need to confidently build your own models using Python.
What you will learn
- Understand the basics and importance of clustering
- Build k-means, hierarchical, and DBSCAN clustering algorithms from scratch with built-in packages
- Explore dimensionality reduction and its applications
- Use scikit-learn (sklearn) to implement and analyse principal component analysis (PCA)on the Iris dataset
- Employ Keras to build autoencoder models for the CIFAR-10 dataset
- Apply the Apriori algorithm with machine learning extensions (Mlxtend) to study transaction data
Who this book is for
This course is designed for developers, data scientists, and machine learning enthusiasts who are interested in unsupervised learning. Some familiarity with Python programming along with basic knowledge of mathematical concepts including exponents, square roots, means, and medians will be beneficial.
Table of Contents
- Introduction to Clustering
- Hierarchical Clustering
- Neighborhood Approaches and DBSCAN
- An Introduction to Dimensionality Reduction and PCA
- Autoencoders
- t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
- Topic Modeling
- Market Basket Analysis
- Hotspot Analysis
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À propos de l’auteur
Benjamin Johnston is a senior data scientist for one of the world's leading data-driven medtech companies and is involved in the development of innovative digital solutions throughout the entire product development pathway, from problem definition, to solution research and development, through to final deployment. He is currently completing his PhD in machine learning, specializing in image processing and deep convolutional neural networks. He has more than 10 years' experience in medical device design and development, working in a variety of technical roles and holds first-class honors bachelor's degrees in both engineering and medical science from the University of Sydney, Australia.
Aaron Jones is a full-time Senior Data Scientist and consultant. He has built models and data products while working in retail, media, and environmental science. Aaron is based in Seattle, Washington and has a particular interest in clustering algorithms, natural language processing, and Bayesian statistics.
Christopher Kruger is a practicing data scientist and AI researcher. He has managed applied machine learning projects across multiple industries while mentoring junior team members on best practices. His primary focus is on pushing both business practicality as well as academic rigor in every project. Chris is currently developing research in the computer vision space.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Spécialité
Hardbacks, PaperbacksProfil professionnel du vendeur
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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