Название: Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов Автор: Крис Элбон
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2019
Страниц: 386
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 23.1 MB
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-leam. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и к ближайших соседей; опорновекторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
За последние несколько лет машинное (самообучение стало частью широкого спектра повседневных, некоммерческих и правительственных операций. По мере роста популярности машинного обучения развивалась мелкосерийная индустрия высококачественной литературы, которая преподносила прикладное машинное обучение практикующим специалистам. Эта литература была очень успешной в подготовке целого поколения аналитиков данных и инженеров машинного обучения. Кроме того, в этой литературе рассматривалась тема машинного обучения с точки зрения предоставления учебного ресурса, демонстрировавшего специалисту, что такое машинное обучение и как оно работает. Вместе с тем, хотя этот подход и был плодотворным, он упустил из виду другую точку зрения на эту тему: как на материальную часть, гайки и болты, повседневного машинного обучения. В этом и состоит мотивация данной книги — предоставить читателям не фолиант по машинному обучению, а гаечный ключ для профессионала, чтобы книга лежала с зачитанными до дыр страницами на рабочих столах, помогла решать оперативные повседневные задачи практикующего специалиста по машинному обучению.
Конечная цель книги — быть справочником для специалистов, строящих реальные машинно-обучающиеся системы. Например, представьте, что читатель имеет файл JSON, содержащий 1000 категориальных и числовых признаков с пропущенными данными и векторами категориальных целей с несбалансированными классами, и хочет получить интерпретируемую модель. Мотивация для этой книги и состоит в предоставлении рецептов, чтобы помочь читателю освоить подобные процессы.
Скачать Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов