دانلود کتاب Machine Learning Algorithms – الگوریتم های یادگیری ماشین

توضیحات

An easy-to-follow, step-by-step guide for getting to grips with the real-world application of machine learning algorithms Key Features Explore statistics and complex mathematics for data-intensive applications Discover new developments in EM algorithm, PCA, and bayesian regression Study patterns and make predictions across various datasets Book Description Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight. This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture. By the end of this book, you will have studied machine learning algorithms and be able to put them into production to make your machine learning applications more innovative. What you will learn Study feature selection and the feature engineering process Assess performance and error trade-offs for linear regression Build a data model and understand how it works by using different types of algorithm Learn to tune the parameters of Support Vector Machines (SVM) Explore the concept of natural language processing (NLP) and recommendation systems Create a machine learning architecture from scratch Who this book is for Machine Learning Algorithms is for you if you are a machine learning engineer, data engineer, or junior data scientist who wants to advance in the field of predictive analytics and machine learning. Familiarity with R and Python will be an added advantage for getting the best from this book. Downloading the example code for this book You can download the example code files for all Packt books you have purchased from your account at http://www.PacktPub.com. I …

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

یک راهنمای گام به گام آسان برای دنبال کردن ، برای دستیابی به کاربرد در دنیای واقعی الگوریتم های یادگیری ماشین ، ویژگی های کلیدی را به بررسی آمار و ریاضیات پیچیده برای برنامه های فشرده داده ها می پردازد ، تحولات جدیدی را در الگوریتم EM ، PCA و بیزی کشف می کند. الگوهای مطالعه رگرسیون و پیش بینی در مجموعه داده های مختلف توضیحات کتاب یادگیری ماشین برای پیش بینی های قدرتمند و سریع خود با مجموعه داده های بزرگ ، محبوبیت فوق العاده ای کسب کرده است. با این حال ، نیروهای واقعی در پشت خروجی قدرتمند آن الگوریتم های پیچیده ای هستند که شامل تجزیه و تحلیل آماری قابل توجهی است که مجموعه داده های بزرگ را خفه می کند و بینش قابل توجهی ایجاد می کند. این نسخه دوم الگوریتم های یادگیری ماشین ، شما را از طریق نتایج برجسته توسعه که در رابطه با الگوریتم های یادگیری ماشین اتفاق افتاده است ، می پردازد ، که سهم عمده ای در فرآیند یادگیری ماشین را تشکیل می دهد و به شما در تقویت و تسلط بر تفسیر آماری در زمینه های نظارت شده ، نیمه تحت نظارت کمک می کند. ، و یادگیری تقویت هنگامی که مفاهیم اصلی یک الگوریتم تحت پوشش قرار گرفت ، نمونه های دنیای واقعی را بر اساس کتابخانه های پراکنده مانند Scikit-Learn ، NLTK ، Tensorflow و Keras کشف خواهید کرد. مباحث جدیدی مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) ، تجزیه و تحلیل مؤلفه مستقل (ICA) ، رگرسیون بیزی ، تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز ، خوشه بندی پیشرفته و مخلوط گاوسی را کشف خواهید کرد. در پایان این کتاب ، شما الگوریتم های یادگیری ماشین را مطالعه کرده اید و قادر خواهید بود آنها را در تولید قرار دهید تا برنامه های یادگیری ماشین شما نوآورانه تر شود. آنچه شما می آموزید انتخاب ویژگی های مطالعه و فرآیند مهندسی ویژگی عملکرد و خطا را برای رگرسیون خطی ارزیابی می کنید و یک مدل داده ایجاد می کنید و با استفاده از انواع مختلف الگوریتم می آموزید که پارامترهای دستگاههای بردار پشتیبانی (SVM) را می آموزید که چگونه کار می کند. مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم های توصیه ای یک معماری یادگیری ماشین را از ابتدا ایجاد می کنند که این کتاب برای الگوریتم های یادگیری ماشین برای شما است اگر شما یک مهندس یادگیری ماشین ، مهندس داده یا دانشمند داده های خردسال هستید که می خواهد پیشرفت کند زمینه تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و یادگیری ماشین. آشنایی با R و Python یک مزیت اضافی برای کسب بهترین نتیجه از این کتاب خواهد بود. بارگیری کد مثال برای این کتاب می توانید پرونده های کد مثال را برای کلیه کتابهای بسته بندی شده از حساب خود در http://www.packtpub.com بارگیری کنید. من …

tag : دانلود کتاب الگوریتم های یادگیری ماشین , Download الگوریتم های یادگیری ماشین , دانلود الگوریتم های یادگیری ماشین , Download Machine Learning Algorithms Book , الگوریتم های یادگیری ماشین دانلود , buy الگوریتم های یادگیری ماشین , خرید کتاب الگوریتم های یادگیری ماشین , دانلود کتاب Machine Learning Algorithms , کتاب Machine Learning Algorithms , دانلود Machine Learning Algorithms , خرید Machine Learning Algorithms , خرید کتاب Machine Learning Algorithms ,