Mastering Machine Learning with Python in Six Steps
Langue : anglais
Edité par Apress, 2019
- Livre broché
- Neuf
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Compares different machine learning framework implementations for each topicCovers Reinforcement Learning and Convolutional Neural NetworksExplains best practices for model tuning for better model accuracy.
N° de réf. du vendeur 288912952
- Titre
- Mastering Machine Learning with Python in Six Steps
- Auteur
- Manohar Swamynathan
- Éditeur
- Apress
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484249461
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484249468
- Édition
- 2ème Édition
Explore fundamental to advanced Python 3 topics in six steps, all designed to make you a worthy practitioner. This updated version's approach is based on the "six degrees of separation" theory, which states that everyone and everything is a maximum of six steps away and presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python 3 packages.
You'll start with the fundamentals of Python 3 programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as exploratory analysis, feature dimension reduction, regressions, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are covered as well. You'll also learn commonly used model diagnostic and tuning techniques. These include optimal probability cutoff point for class creation, variance, bias, bagging, boosting, ensemble voting, grid search, random search, Bayesian optimization, and the noise reduction technique for IoT data.
Finally, you'll review advanced text mining techniques, recommender systems, neural networks, deep learning, reinforcement learning techniques and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython notebooks to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.
What You'll Learn
- Understand machine learning development and frameworks
- Assess model diagnosis and tuning in machine learning
- Examine text mining, natuarl language processing (NLP), and recommender systems
- Review reinforcement learning and CNN
Python developers, data engineers, and machine learning engineers looking to expand their knowledge or career into machine learning area.
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