Python w uczeniu maszynowym (Matthew Kirk)

Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w użytkowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań przedstawia, jak konsolidować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie.

Książka prezentuje użycie testów z zastosowaniem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn, a także SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem informacji w: Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów przez zajmujące ćwiczenia użyteczne.

stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania. Badaniu technik udoskonalających nasze modele uczenia maszynowego przez wyciąganie informacji i opracowywanie funkcjonalności.

Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie informacji. 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 informacji ze wykorzystywanymi przez nich technikami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com.