В книгу Машинное обучение: карманный справочник, включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО.
Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности.
Основные темы книги
• Классификация с использованием набора данных Titanic
• Как очистить данные и справиться с их недостатком
• Разведочный анализ данных
• Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных
• Выбор признаков, полезных для модели
• Выбор модели
• Оценка метрики и классификации
• Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения
• Метрики для оценки регрессии
• Кластеризация
• Уменьшение размерности
• Конвейеры Scikit-learn
• При использовании этой книги предполагается знание языка программирования Python.
В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО.
Эта книга не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает.
Автор книги Мэтт Харрисон считает, что его книга — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у вас есть структурированные данные.

lgrsnf/MashinnoeObuchenieKarmSprav.pdf

zlib/Computers/Cybernetics/Мэтт Харрисон/Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python_5626259.pdf

Харрисон, Мэтт

Диалектика; Диалектика

Dialektika

Москва, Санкт-Петербург, Russia, 2020

Russia, Russian Federation

lg2567224

{"edition":"1","isbns":["590720317X","9785907203174"],"last_page":320,"publisher":"ООО \"Диалектика\""}

Предм. указ.: с. 307-312
Пер.: Harrison, Matt Machine learning Beijing etc. : O'Reilly, cop. 2019 978-1-492-04754-4

РГБ

Russian State Library [rgb] MARC:
=001 010391112
=005 20200828133016.0
=008 200819s2020\\\\ru\||||\\\\\\\0||\|\rus|d
=017 \\ $a КН-П-20-045080 $b RuMoRKP
=020 \\ $a 978-5-907203-17-4 $c 200 экз.
=040 \\ $a RuMoRGB $b rus $e rcr
=041 1\ $a rus $h eng
=044 \\ $a ru
=084 \\ $a З973.236я22 $2 rubbk
=100 1\ $a Харрисон, Мэтт
=245 00 $a Машинное обучение : $b карманный справочник : краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python $c Мэтт Харрисон ; перевод с английского и редакция В. А. Коваленко
=260 \\ $a Москва $b Диалектика ; $c 2020 $a Санкт-Петербург $b Диалектика
=300 \\ $a 312 с. $b ил., табл. $c 20 см
=336 \\ $a Текст (визуальный)
=337 \\ $a непосредственный
=500 \\ $a Предм. указ.: с. 307-312
=534 \\ $p Пер.: $a Harrison, Matt $t Machine learning $c Beijing etc. : O'Reilly, cop. 2019 $z 978-1-492-04754-4
=650 \7 $a Техника. Технические науки -- Энергетика. Радиоэлектроника -- Радиоэлектроника -- Вычислительная техника -- Электронные вычислительные машины (компьютеры) -- Цифровые электронные вычислительные машины. Программирование -- Специализированные компьютеры и системы. Отдельные информационные технологии -- Образовательные системы -- Справочник $2 rubbk
=852 \\ $a РГБ $b FB $j 2 20-35/435 $x 90
=852 \\ $a РГБ $b FB $j 2 20-35/331 $x 90

2020-07-15