Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie.Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w:Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne.Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania.Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności.Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych.Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami.Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com. Tytuł Python w uczeniu maszynowym podejście sterowane testami dla programistów Autor Matthew Kirk Wydawnictwo APN Promise EAN 9788375413571 ISBN 9788375413571 Kategoria Nauka i technika\Informatyka Seria O'reilly Liczba stron 224 Rok wydania 2018 Wydanie 1
Kategoria : Książki > Informatyka
Dostępność i wysyłka : Brak informacji
