توضیحات
Explore fundamental to advanced Python 3 topics in six steps, all designed to make you a worthy practitioner. This updated versions approach is based on the six degrees of separation theory, which states that everyone and everything is a maximum of six steps away and presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python 3 packages.
Youll start with the fundamentals of Python 3 programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as exploratory analysis, feature dimension reduction, regressions, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are covered as well. Youll also learn commonly used model diagnostic and tuning techniques. These include optimal probability cutoff point for class creation, variance, bias, bagging, boosting, ensemble voting, grid search, random search, Bayesian optimization, and the noise reduction technique for IoT data.
Finally, youll review advanced text mining techniques, recommender systems, neural networks, deep learning, reinforcement learning techniques and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython notebooks to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.
What Youll Learn
Understand machine learning development and frameworks
Assess model diagnosis and tuning in machine learning
Examine text mining, natuarl language processing (NLP), and recommender systems
Review reinforcement learning and CNN
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
موضوعات اساسی تا پیشرفته پایتون 3 را در شش مرحله کاوش کنید، که همگی طراحی شده اند تا شما را به یک تمرین کننده شایسته تبدیل کنند. این رویکرد نسخه های به روز شده مبتنی بر شش درجه تئوری جداسازی است که بیان می کند هرکس و همه چیز حداکثر شش قدم فاصله دارد و هر موضوع را در دو بخش مفاهیم نظری و اجرای عملی با استفاده از بسته های مناسب Python 3 ارائه می دهد. شما با مبانی زبان برنامه نویسی پایتون 3، تاریخچه یادگیری ماشین، تکامل و چارچوب های توسعه سیستم شروع خواهید کرد. مفاهیم کلیدی داده کاوی/تحلیل، مانند تحلیل اکتشافی، کاهش ابعاد ویژگی، رگرسیون، پیش بینی سری های زمانی و اجرای کارآمد آنها در Scikit-learn نیز پوشش داده شده است. همچنین روش های رایج تشخیصی و تنظیم مدل را یاد خواهید گرفت. اینها شامل نقطه برش احتمال بهینه برای ایجاد کلاس، واریانس، سوگیری، بسته بندی، تقویت، رای گیری گروهی، جستجوی شبکه، جستجوی تصادفی، بهینه سازی بیزی و تکنیک کاهش نویز برای داده های اینترنت اشیا است. در نهایت، تکنیکهای پیشرفته متن کاوی، سیستمهای توصیهگر، شبکههای عصبی، یادگیری عمیق، تکنیکهای یادگیری تقویتی و پیادهسازی آنها را مرور خواهید کرد. تمام کدهای ارائه شده در کتاب در قالب نوت بوک های آی پایتون در دسترس خواهند بود تا شما را قادر سازد این نمونه ها را امتحان کنید و آنها را به نفع خود گسترش دهید. آنچه می آموزید توسعه و چارچوب های یادگیری ماشین را درک کنید تشخیص و تنظیم مدل در یادگیری ماشین را ارزیابی کنید متن کاوی ، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم های توصیه کننده را بررسی کنید یادگیری تقویتی و CNN را بررسی کنید
tag : دانلود کتاب تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون , Download تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون , دانلود تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون , Download Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python Book , تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون دانلود , buy تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون , خرید کتاب تسلط بر یادگیری ماشین با پایتون در شش مرحله: راهنمای پیاده سازی عملی برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی با استفاده از پایتون , دانلود کتاب Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python , کتاب Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python , دانلود Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python , خرید Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python , خرید کتاب Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.