Scikit-Learn v detailoch: Hlboké porozumenie

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 6 hlasoch.

Pôvodný názov:

Scikit-Learn in Details: Deep Understanding

Obsah knihy:

Táto kniha je návodom na používanie Scikit-Learn, knižnice strojového učenia pre programovací jazyk Python. Autor vám najprv pomôže zistiť, čo je Scikit-Learn a ako ho nastaviť vo vašom systéme. Takisto vás prevedie tým, ako do Scikit-Learn načítať súbory údajov. Autor vás potom vedie k tomu, ako používať rôzne algoritmy strojového učenia na implementáciu modelov strojového učenia rôznych typov pomocou Scikit-Learn. Medzi algoritmy, ktoré boli rozoberané, patria Support Vector Machine (SVM), lineárna regresia, K-Nearest Neighbors a K-Means. Vo všetkých boli uvedené praktické príklady, preto budete vedieť, ako implementovať modely a používať ich na vytváranie predpovedí.

Obsahom je:

Začíname so Scikit-learn Support Vector Machines v Scikit-learn Scikit-Learn Lineárna regresia Scikit-Learn K-Nearest Neighbors Klasifikátor K-Means Zhlukovanie pomocou Scikit-Learn Témy zahŕňajú: lineárna regresia kniha, scikit-learn, scikit-learn a tensorflow, support vector machine, lineárna regresia, k-najbližší sused, k-means, jadro, lineárne regresné modely, vizualizácia dát, lineárna regresná analýza, lineárna regresia strojové učenie.