Python : Advanced Predictive Analytics: Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2017
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn the art of regression analysis with PythonKey Features Become competent at implementing regression analysis in Python Solve some of the complex data science problems related to predicting outcomes Get to grips with various types of regression for effective data analysisBook DescriptionRegression is the process of learning relationships between inputs and continuous outputs from example data, which enables predictions for novel inputs. There are many kinds of regression algorithms, and the aim of this book is to explain which is the right one to use for each set of problems and how to prepare real-world data for it. With this book you will learn to define a simple regression problem and evaluate its performance. The book will help you understand how to properly parse a dataset, clean it, and create an output matrix optimally built for regression. You will begin with a simple regression algorithm to solve some data science problems and then progress to more complex algorithms. The book will enable you to use regression models to predict outcomes and take critical business decisions. Through the book, you will gain knowledge to use Python for building fast better linear models and to apply the results in Python or in any computer language you prefer.What You Will Learn Format a dataset for regression and evaluate its performance Apply multiple linear regression to real-world problems Learn to classify training points Create an observation matrix, using different techniques of data analysis and cleaning Apply several techniques to decrease (and eventually fix) any overfitting problem Learn to scale linear models to a big dataset and deal with incremental dataWho This Book Is ForThe book targets Python developers, with a basic understanding of data science, statistics, and math, who want to learn how to do regression analysis on a dataset. It is beneficial if you have some knowledge of statistics and data science./p>''.…
N° de réf. du vendeur 9781788992367
- Titre
- Python : Advanced Predictive Analytics: Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications
- Auteur
- Ashish Kumar
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2017
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1788992369
- ISBN à 13 chiffres
- 9781788992367
- Poids de l'article
- 1 212 grammes
- Dimensions
- 235x191x35 mm
Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications
Key Features:
- A step-by-step guide to predictive modeling including lots of tips, tricks, and best practices
- Learn how to use popular predictive modeling algorithms such as Linear Regression, Decision Trees, Logistic Regression, and Clustering
- Master open source Python tools to build sophisticated predictive models
Book Description:
Social Media and the Internet of Things have resulted in an avalanche of data. Data is powerful but not in its raw form; it needs to be processed and modeled, and Python is one of the most robust tools out there to do so. It has an array of packages for predictive modeling and a suite of IDEs to choose from. Using the Python programming language, analysts can use these sophisticated methods to build scalable analytic applications. This book is your guide to getting started with predictive analytics using Python.
You'll balance both statistical and mathematical concepts, and implement them in Python using libraries such as pandas, scikit-learn, and NumPy. Through case studies and code examples using popular open-source Python libraries, this book illustrates the complete development process for analytic applications. Covering a wide range of algorithms for classification, regression, clustering, as well as cutting-edge techniques such as deep learning, this book illustrates explains how these methods work. You will learn to choose the right approach for your problem and how to develop engaging visualizations to bring to life the insights of predictive modeling.
Finally, you will learn best practices in predictive modeling, as well as the different applications of predictive modeling in the modern world. The course provides you with highly practical content from the following Packt books:
1. Learning Predictive Analytics with Python
2. Mastering Predictive Analytics with Python
What You Will Learn:
- Understand the statistical and mathematical concepts behind predictive analytics algorithms and implement them using Python libraries
- Get to know various methods for importing, cleaning, sub-setting, merging, joining, concatenating, exploring, grouping, and plotting data with pandas and NumPy
- Master the use of Python notebooks for exploratory data analysis and rapid prototyping
- Get to grips with applying regression, classification, clustering, and deep learning algorithms
- Discover advanced methods to analyze structured and unstructured data
- Visualize the performance of models and the insights they produce
- Ensure the robustness of your analytic applications by mastering the best practices of predictive analysis
Who this book is for:
This book is designed for business analysts, BI analysts, data scientists, or junior level data analysts who are ready to move on from a conceptual understanding of advanced analytics and become an expert in designing and building advanced analytics solutions using Python. If you are familiar with coding in Python (or some other programming/statistical/scripting language) but have never used or read about predictive analytics algorithms, this book will also help you.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Joseph Babcock has spent over a decade working with big data and AI in the e-commerce, digital streaming, and quantitative finance domains. Throughout his career, he has worked on recommender systems, petabyte-scale cloud data pipelines, A/B testing, causal inference, and time series analysis. He completed his PhD studies at Johns Hopkins University, applying machine learning to drug discovery and genomics.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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