توضیحات
Apply supervised and unsupervised learning to solve practical and real-world big data problems. This book teaches you how to engineer features, optimize hyperparameters, train and test models, develop pipelines, and automate the machine learning (ML) process.
The book covers an in-memory, distributed cluster computing framework known as PySpark, machine learning framework platforms known as scikit-learn, PySpark MLlib, H2O, and XGBoost, and a deep learning (DL) framework known as Keras.
The book starts off presenting supervised and unsupervised ML and DL models, and then it examines big data frameworks along with ML and DL frameworks. Author Tshepo Chris Nokeri considers a parametric model known as the Generalized Linear Model and a survival regression model known as the Cox Proportional Hazards model along with Accelerated Failure Time (AFT). Also presented is a binary classification model (logistic regression) and an ensemble model (Gradient Boosted Trees). The book introduces DL and an artificial neural network known as the Multilayer Perceptron (MLP) classifier. A way of performing cluster analysis using the K-Means model is covered. Dimension reduction techniques such as Principal Components Analysis and Linear Discriminant Analysis are explored. And automated machine learning is unpacked.
This book is for intermediate-level data scientists and machine learning engineers who want to learn how to apply key big data frameworks and ML and DL frameworks. You will need prior knowledge of the basics of statistics, Python programming, probability theories, and predictive analytics.
What You Will Learn
- Understand widespread supervised and unsupervised learning, including key dimension reduction techniques
- Know the big data analytics layers such as data visualization, advanced statistics, predictive analytics, machine learning, and deep learning
- Integrate big data frameworks with a hybrid of machine learning frameworks and deep learning frameworks
- Design, build, test, and validate skilled machine models and deep learning models
- Optimize model performance using data transformation, regularization, outlier remedying, hyperparameter optimization, and data split ratio alteration
Who This Book Is For
Data scientists and machine learning engineers with basic knowledge and understanding of Python programming, probability theories, and predictive analytics
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت برای حل مشکلات داده های بزرگ عملی و دنیای واقعی استفاده کنید. این کتاب به شما می آموزد که چگونه ویژگی ها را مهندسی کنید، فراپارامترها را بهینه کنید، مدل ها را آموزش دهید و آزمایش کنید، خطوط لوله را توسعه دهید، و فرآیند یادگیری ماشین (ML) را خودکار کنید.
کتاب را پوشش می دهد. یک چارچوب محاسباتی خوشهای توزیعشده در حافظه معروف به PySpark، پلتفرمهای چارچوب یادگیری ماشینی معروف به scikit-learn، PySpark MLlib، H2O، و XGBoost، و یک چارچوب یادگیری عمیق (DL) معروف به Keras.
این کتاب شروع به ارائه مدلهای ML و DL تحت نظارت و بدون نظارت میکند و سپس چارچوبهای کلان داده را همراه با چارچوبهای ML و DL بررسی میکند. نویسنده Tshepo Chris Nokeri یک مدل پارامتریک به نام مدل خطی تعمیم یافته و یک مدل رگرسیون بقا معروف به مدل مخاطرات متناسب کاکس را همراه با زمان شکست شتاب (AFT) در نظر میگیرد. همچنین یک مدل طبقه بندی باینری (رگرسیون لجستیک) و یک مدل مجموعه (درختان تقویت شده گرادیان) ارائه شده است. این کتاب DL و یک شبکه عصبی مصنوعی معروف به طبقهبندی کننده پرسپترون چندلایه (MLP) را معرفی میکند. روشی برای انجام تحلیل خوشه ای با استفاده از مدل K-Means پوشش داده شده است. تکنیکهای کاهش ابعاد مانند تجزیه و تحلیل مؤلفههای اصلی و تحلیل تشخیصی خطی بررسی میشوند. و یادگیری ماشین خودکار بستهبندی نشده است.
این کتاب برای دانشمندان دادههای سطح متوسط و مهندسین یادگیری ماشین است که میخواهند یاد بگیرند چگونه چارچوبهای کلان داده کلیدی و چارچوبهای ML و DL را اعمال کنند. شما به دانش قبلی در مورد مبانی آمار، برنامه نویسی پایتون، نظریه های احتمالات و تجزیه و تحلیل پیش بینی نیاز دارید.
<. div>آنچه یاد خواهید گرفت
tag : دانلود کتاب راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn , Download راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn , دانلود راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn , Download Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn Book , راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn دانلود , buy راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn , خرید کتاب راه حل های علم داده با پایتون: مدل های سریع و مقیاس پذیر با استفاده از Keras، PySpark MLlib، H2O، XGBoost، و Scikit-Learn , دانلود کتاب Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn , کتاب Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn , دانلود Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn , خرید Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn , خرید کتاب Data Science Solutions with Python: Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.