دانلود کتاب Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python – کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون

توضیحات

Implement machine learning algorithms to build ensemble models using Keras, H2O, Scikit-Learn, Pandas and more

Key Features

• Apply popular machine learning algorithms using a recipe-based approach
• Implement boosting, bagging, and stacking ensemble methods to improve machine learning models
• Discover real-world ensemble applications and encounter complex challenges in Kaggle competitions

Book Description

Ensemble modeling is an approach used to improve the performance of machine learning models. It combines two or more similar or dissimilar machine learning algorithms to deliver superior intellectual powers. This book will help you to implement popular machine learning algorithms to cover different paradigms of ensemble machine learning such as boosting, bagging, and stacking.

The Ensemble Machine Learning Cookbook will start by getting you acquainted with the basics of ensemble techniques and exploratory data analysis. You’ll then learn to implement tasks related to statistical and machine learning algorithms to understand the ensemble of multiple heterogeneous algorithms. It will also ensure that you don’t miss out on key topics, such as like resampling methods. As you progress, you’ll get a better understanding of bagging, boosting, stacking, and working with the Random Forest algorithm using real-world examples. The book will highlight how these ensemble methods use multiple models to improve machine learning results, as compared to a single model. In the concluding chapters, you’ll delve into advanced ensemble models using neural networks, natural language processing, and more. You’ll also be able to implement models such as fraud detection, text categorization, and sentiment analysis.

By the end of this book, you’ll be able to harness ensemble techniques and the working mechanisms of machine learning algorithms to build intelligent models using individual recipes.

What you will learn

• Understand how to use machine learning algorithms for regression and classification problems
• Implement ensemble techniques such as averaging, weighted averaging, and max-voting
• Get to grips with advanced ensemble methods, such as bootstrapping, bagging, and stacking
• Use Random Forest for tasks such as classification and regression
• Implement an ensemble of homogeneous and heterogeneous machine learning algorithms
• Learn and implement various boosting techniques, such as AdaBoost, Gradient Boosting Machine, and XGBoost

Who this book is for

This book is designed for data scientists, machine learning developers, and deep learning enthusiasts who want to delve into machine learning algorithms to build powerful ensemble models. Working knowledge of Python programming and basic statistics is a must to help you grasp the concepts in the book.

Table of Contents

1. Get Closer to Your Data with Exploratory Data Analysis
2. Getting Started with Ensemble Machine Learning
3. Resampling Methods
4. Statistical & Machine Learning Algorithms
5. Bag the Models with Bagging
6. When in Doubt, use Random Forest
7. Boost up Model Performance with Boosting
8. Blend it with Stacking
9. Homogeneous Ensemble for Hand-Written Digits Recognition
10. Heterogeneous Ensemble Classifiers for Credit Card Default Prediction
11. Heterogeneous Ensemble for Sentiment Analysis using NLP
12. Heterogeneous Ensemble for Multi-Label Classification for Text Categorization

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های مجموعه با استفاده از Keras، H2O، Scikit-Learn، Pandas و موارد دیگر

ویژگی‌های کلیدی

• اعمال الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشینی با استفاده از رویکرد مبتنی بر دستور العمل
• روش‌های تقویت، بسته‌بندی و جمع‌آوری مجموعه را برای بهبود مدل‌های یادگیری ماشین پیاده‌سازی کنید
• کشف برنامه‌های گروهی در دنیای واقعی و مواجهه با چالش‌های پیچیده در Kaggle مسابقات

شرح کتاب

مدلسازی گروهی رویکردی است که برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این دو یا چند الگوریتم یادگیری ماشینی مشابه یا غیر مشابه را برای ارائه قدرت های فکری برتر ترکیب می کند. این کتاب به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی محبوب را پیاده‌سازی کنید تا پارادایم‌های مختلف یادگیری ماشینی گروهی مانند تقویت، بسته‌بندی و انباشتگی را پوشش دهید.

کتاب آشپزی یادگیری ماشین گروهی با آشنایی شما با اصول تکنیک های گروهی و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی آغاز می شود. سپس یاد خواهید گرفت که وظایف مربوط به الگوریتم های آماری و یادگیری ماشینی را برای درک مجموعه الگوریتم های ناهمگن چندگانه پیاده سازی کنید. همچنین تضمین می کند که موضوعات کلیدی مانند روش های نمونه گیری مجدد را از دست ندهید. همانطور که پیشرفت می کنید، درک بهتری از چمدان، تقویت، انباشته کردن و کار با الگوریتم جنگل تصادفی با استفاده از مثال های دنیای واقعی خواهید داشت. این کتاب نشان می‌دهد که چگونه این روش‌های مجموعه از چندین مدل برای بهبود نتایج یادگیری ماشین در مقایسه با یک مدل استفاده می‌کنند. در فصل‌های پایانی، مدل‌های مجموعه پیشرفته با استفاده از شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر را بررسی خواهید کرد. همچنین می‌توانید مدل‌هایی مانند تشخیص تقلب، دسته‌بندی متن و تحلیل احساسات را پیاده‌سازی کنید.

در پایان این کتاب، می‌توانید از تکنیک‌های مجموعه و مکانیسم‌های کار الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های هوشمند با استفاده از دستور العمل‌های فردی استفاده کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• آشنایی با نحوه استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای مشکلات رگرسیون و طبقه بندی
• اجرای تکنیک های گروهی مانند میانگین گیری، میانگین وزنی، و حداکثر رای دادن
• با روش‌های گروهی پیشرفته، مانند بوت استرپ، بسته‌بندی، و انباشته‌سازی آشنا شوید
• از جنگل تصادفی برای کارهایی مانند طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده کنید
• اجرای مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشینی همگن و ناهمگن
• یادگیری و پیاده سازی تکنیک های مختلف تقویت، مانند AdaBoost، Gradient Boosting Machine و XGBoost

این کتاب کیست for

این کتاب برای دانشمندان داده، توسعه دهندگان یادگیری ماشین و علاقه مندان به یادگیری عمیق طراحی شده است که می خواهند الگوریتم های یادگیری ماشین را برای ساختن مدل های مجموعه قدرتمند بررسی کنند. دانش برنامه نویسی پایتون و آمار اولیه برای کمک به درک مفاهیم کتاب ضروری است.

فهرست محتوا

1. با تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی به داده های خود نزدیکتر شوید.
2. شروع با یادگیری ماشینی گروهی
3. روشهای نمونه گیری مجدد
4. آماری و amp; الگوریتم‌های یادگیری ماشین
5. مدل‌ها را با Bagging کیف کنید
6. در صورت شک، از جنگل تصادفی استفاده کنید
7. با افزایش عملکرد مدل را افزایش دهید
8. ترکیب آن را با Stacking
9. گروه همگن برای تشخیص ارقام دست نویس
10. طبقه بندی گروه های ناهمگن برای پیش بینی پیش فرض کارت اعتباری
11. گروه ناهمگن برای تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از NLP
12. گروه ناهمگن برای طبقه بندی چند برچسبی برای دسته بندی متن

tag : دانلود کتاب کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون , Download کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون , دانلود کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون , Download Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python Book , کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون دانلود , buy کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون , خرید کتاب کتاب آشپزی یادگیری ماشینی گروهی: بیش از 35 دستور العمل عملی برای کشف تکنیک های یادگیری ماشین گروهی با استفاده از پایتون , دانلود کتاب Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python , کتاب Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python , دانلود Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python , خرید Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python , خرید کتاب Ensemble Machine Learning Cookbook: Over 35 practical recipes to explore ensemble machine learning techniques using Python ,