Data Science Projects with Python - Second Edition: A case study approach to gaining valuable insights from real data with machine learning
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2021
- Livre broché
- Neuf
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- Titre
- Data Science Projects with Python - Second Edition: A case study approach to gaining valuable insights from real data with machine learning
- Auteur
- Stephen Klosterman
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1800564481
- ISBN à 13 chiffres
- 9781800564480
- Édition
- 2ème Édition
Gain hands-on experience of Python programming with industry-standard machine learning techniques using pandas, scikit-learn, and XGBoost
Key Features
- Think critically about data and use it to form and test a hypothesis
- Choose an appropriate machine learning model and train it on your data
- Communicate data-driven insights with confidence and clarity
Book Description
If data is the new oil, then machine learning is the drill. As companies gain access to ever-increasing quantities of raw data, the ability to deliver state-of-the-art predictive models that support business decision-making becomes more and more valuable.
In this book, you’ll work on an end-to-end project based around a realistic data set and split up into bite-sized practical exercises. This creates a case-study approach that simulates the working conditions you’ll experience in real-world data science projects.
You’ll learn how to use key Python packages, including pandas, Matplotlib, and scikit-learn, and master the process of data exploration and data processing, before moving on to fitting, evaluating, and tuning algorithms such as regularized logistic regression and random forest.
Now in its second edition, this book will take you through the end-to-end process of exploring data and delivering machine learning models. Updated for 2021, this edition includes brand new content on XGBoost, SHAP values, algorithmic fairness, and the ethical concerns of deploying a model in the real world.
By the end of this data science book, you’ll have the skills, understanding, and confidence to build your own machine learning models and gain insights from real data.
What you will learn
- Load, explore, and process data using the pandas Python package
- Use Matplotlib to create compelling data visualizations
- Implement predictive machine learning models with scikit-learn
- Use lasso and ridge regression to reduce model overfitting
- Evaluate random forest and logistic regression model performance
- Deliver business insights by presenting clear, convincing conclusions
Who this book is for
Data Science Projects with Python – Second Edition is for anyone who wants to get started with data science and machine learning. If you’re keen to advance your career by using data analysis and predictive modeling to generate business insights, then this book is the perfect place to begin. To quickly grasp the concepts covered, it is recommended that you have basic experience of programming with Python or another similar language, and a general interest in statistics.
Table of Contents
- Data Exploration and Cleaning
- Introduction to Scikit-Learn and Model Evaluation
- Details of Logistic Regression and Feature Exploration
- The Bias-Variance Trade-off
- Decision Trees and Random Forests
- Gradient Boosting, XGBoost, and SHAP (SHapley Additive exPlanations) Values
- Test Set Analysis, Financial Insights, and Delivery to the Client
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Stephen Klosterman is a Machine Learning Data Scientist with a background in math, environmental science, and ecology. His education includes a Ph.D. in Biology from Harvard University, where he was an assistant teacher of the Data Science course. His professional experience includes work in the environmental, health care, and financial sectors. At work, he likes to research and develop machine learning solutions that create value, and that stakeholders understand. In his spare time, he enjoys running, biking, paddleboarding, and music.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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
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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).
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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).
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