Strojové učenie v jazyku Python: Rýchlokurz pre začiatočníkov na pochopenie strojového učenia, umelej inteligencie, neurónových sietí a hlbokého učenia

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.

Pôvodný názov:

Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni

Obsah knihy:

Máte záujem naučiť sa niektoré z najlepších algoritmov strojového učenia, ktoré vám pomôžu vidieť niektoré úžasné výsledky a skutočne byť schopný triediť vaše údaje?

> > čítajte ďalej > > >.

V tejto príručke sa budeme chvíľu venovať tomu, ako zvládnuť prácu s projektom strojového učenia v jazyku Python. Preskúmame všetky rôzne časti, ktoré s tým musia súvisieť, vrátane niektorých rôznych algoritmov, ktoré sme schopní preskúmať a použiť na pomoc pri triedení niektorých našich údajov. Toto je dôležitý krok pred tým, ako sa ponoríte do ďalšieho strojového učenia s jazykom Python, pretože vám to poskytne pohľad z vtáčej perspektívy na to, aký možný algoritmus použiť a aký je najvhodnejší pre vašu situáciu a čo chcete so zisteniami urobiť. Existuje toľko rôznych algoritmov a ďalších, ktoré sa dajú použiť, a zistiť, ktorý z nich vám pomôže pri analýze a zabezpečí, že budete schopní získať požadované výsledky, bude ťažké. S pomocou tejto príručky môžete konečne začať s procesom analýzy údajov a zistiť najlepšie kroky, ktoré treba urobiť, aby ste mohli spracovať svoje údaje pomocou správneho algoritmu, a to v krátkom čase. Pokiaľ ide o strojové učenie v jazyku Python, je toho toľko, čo môžeme preskúmať, a my sa do toho všetkého hneď ponoríme. Niektoré z tém, o ktorých budeme v tejto príručke diskutovať.

Naučíte sa:

⬤ Základy strojového učenia a prečo je dôležité sa ho naučiť.

⬤ Dôležitosť údajov a rôzne typy údajov, ktoré sa objavujú v jazyku Python, a ako ich používať v strojovom učení.

⬤ Niektoré algoritmy učenia pod dohľadom, ktoré pracujú s regresiami, vrátane polynomiálnej regresie, gradientného zostupu, lineárnej regresie a nákladovej funkcie.

⬤ Ako pracovať s regularizáciou a vyhnúť sa problému nadmerného prispôsobovania.

⬤ Niektoré z najlepších algoritmov učenia s dohľadom pri klasifikácii vrátane logistickej regresie.

⬤ Ako pracovať s nelineárnymi klasifikačnými modelmi, ako sú SVM a neurónové siete, pre vaše potreby.

⬤ Rôzne validačné a optimalizačné techniky, ktoré môžete použiť na zabezpečenie toho, aby vaše algoritmy reagovali tak, ako chcete.

⬤ Prechod na niektoré neovládané strojové učenie, ktoré môžeme použiť, a najlepšie zhlukovacie algoritmy na tejto ceste.

⬤ Pohľad na analýzu hlavných komponentov a lineárnu diskriminačnú analýzu a ich vzájomné porovnanie.

Pri práci so strojovým učením sa toho dá veľa využiť, a keď skombinujeme jazyk Python, budeme schopní vytvoriť niektoré z najlepších analýz údajov, ktoré potrebujeme. Kombinácia strojového učenia aj jazyka Python nám otvorí dvere príležitostí, keď pôjde o zlepšenie alebo pridanie niečoho navyše v našom procese. Keď ste pripravení dozvedieť sa viac o strojovom učení jazyka Python, prejdite na hornú časť stránky a vyberte možnosť KÚPIŤ TERAZ.