Hands-on Machine Learning with Python
Langue : anglais
Edité par APress, US, 2022
- Livre broché
- Neuf
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Here is the perfect comprehensive guide for readers with basic to intermediate level knowledge of machine learning and deep learning. It introduces tools such as NumPy for numerical processing, Pandas for panel data analysis, Matplotlib for visualization, Scikit-learn for machine learning, and Pytorch for deep learning with Python. It also serves as a long-term reference manual for the practitioners who will find solutions to commonly occurring scenarios.The book is divided into three sections. The first section introduces you to number crunching and data analysis tools using Python with in-depth explanation on environment configuration, data loading, numerical processing, data analysis, and visualizations. The second section covers machine learning basics and Scikit-learn library. It also explains supervised learning, unsupervised learning, implementation, and classification of regression algorithms, and ensemble learning methods in an easy manner with theoreticaland practical lessons. The third section explains complex neural network architectures with details on internal working and implementation of convolutional neural networks. The final chapter contains a detailed end-to-end solution with neural networks in Pytorch.After completing Hands-on Machine Learning with Python, you will be able to implement machine learning and neural network solutions and extend them to your advantage. What You'll LearnReview data structures in NumPy and Pandas Demonstrate machine learning techniques and algorithmUnderstand supervised learning and unsupervised learning Examine convolutional neural networks and Recurrent neural networksGet acquainted with scikit-learn and PyTorchPredict sequences in recurrent neural networks and long short term memory Who This Book Is ForData scientists, machine learning engineers, and software professionals with basic skills in Python programming.…
N° de réf. du vendeur LU-9781484279205
- Titre
- Hands-on Machine Learning with Python
- Auteur
- Aditya Joshi, Ashwin Pajankar
- Éditeur
- APress, US
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484279204
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484279205
The book is divided into three sections. The first section introduces you to number crunching and data analysis tools using Python with in-depth explanation on environment configuration, data loading, numerical processing, data analysis, and visualizations. The second section covers machine learning basics and Scikit-learn library. It also explains supervised learning, unsupervised learning, implementation, and classification of regression algorithms, and ensemble learning methods in an easy manner with theoreticaland practical lessons. The third section explains complex neural network architectures with details on internal working and implementation of convolutional neural networks. The final chapter contains a detailed end-to-end solution with neural networks in Pytorch.
After completing Hands-on Machine Learning with Python, you will be able to implement machine learning and neural network solutions and extend them to your advantage.
What You'll Learn
- Review data structures in NumPy and Pandas
- Demonstrate machine learning techniques and algorithm
- Understand supervised learning and unsupervised learning
- Examine convolutional neural networks and Recurrent neural networks
- Get acquainted with scikit-learn and PyTorch
- Predict sequences in recurrent neural networks and long short term memory
Who This Book Is For
Data scientists, machine learning engineers, and software professionals with basic skills in Python programming.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Aditya Joshi has worked in data science and machine learning engineering roles since the completion of his MS (By Research) from IIIT Hyderabad. He has conducted tutorials, workshops, invited lectures, and full courses for students and professionals who want to move tothe field of data science. His past academic research publications include works on natural language processing, specifically fine grain sentiment analysis and code mixed text. He has been the organizing committee member and program committee member of academic conferences on data science and natural language processing.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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