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Data Science with Python
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Data-Science-Bibliotheken von Python und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um große unstrukturierte Datensätze zu analysieren und das Auftreten eines bestimmten zukünftigen Ereignisses vorherzusagen. Hauptmerkmale Erkunden Sie die Tiefen der Datenwissenschaft, von der Datenerfassung bis zur Visualisierung Lernen Sie pandas, scikit-learn und Matplotlib im Detail Studieren Sie verschiedene Data-Science-Algorithmen anhand realer Datensätze Buchbeschreibung
Data Science with Python führt Sie zunächst in die Datenwissenschaft ein und lehrt Sie, die Pakete zu installieren, die Sie benötigen, um eine Programmierumgebung für die Datenwissenschaft zu schaffen. Sie lernen drei wichtige Techniken des maschinellen Lernens kennen: unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen und Verstärkungslernen. Sie werden auch grundlegende Klassifizierungs- und Regressionstechniken erforschen, wie z. B. Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume und logistische Regression.
Auf Ihrem Weg durch die Kapitel lernen Sie die grundlegenden Funktionen, Datenstrukturen und die Syntax der Sprache Python kennen, die für den einfachen Umgang mit großen Datensätzen verwendet werden. Sie lernen die NumPy- und Pandas-Bibliotheken für Matrixberechnungen und Datenmanipulationen kennen, lernen, wie man mit Matplotlib hochgradig anpassbare Visualisierungen erstellt, und wenden den Boosting-Algorithmus XGBoost an, um Vorhersagen zu treffen. In den abschließenden Kapiteln erforschen Sie Faltungsneuronale Netze (CNNs), Deep-Learning-Algorithmen, die zur Vorhersage von Bildinhalten verwendet werden. Sie werden auch verstehen, wie man ein neuronales Netzwerk mit menschlichen Sätzen füttert, das Modell dazu bringt, Kontextinformationen zu verarbeiten, und Systeme zur Verarbeitung menschlicher Sprache erstellt, um das Ergebnis vorherzusagen.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, jeden neuen Data-Science-Algorithmus zu verstehen und zu implementieren, und Sie werden sich zutrauen, mit anderen Werkzeugen oder Bibliotheken zu experimentieren, die nicht in diesem Buch behandelt werden. Was Sie lernen werden Daten vorverarbeiten, um sie für maschinelles Lernen nutzbar zu machen Datenvisualisierungen mit Matplotlib erstellen scikit-learn verwenden, um Dimensionsreduktion mit Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchzuführen Klassifizierungs- und Regressionsprobleme lösen Vorhersagen mit der XGBoost-Bibliothek erstellen Bilder verarbeiten und maschinelle Lernmodelle erstellen, um sie zu dekodieren Menschliche Sprache für Vorhersagen und Klassifizierung verarbeiten TensorBoard verwenden, um Trainingsmetriken in Echtzeit zu überwachen Die besten Hyperparameter für Ihr Modell mit AutoML finden Für wen dieses Buch ist
Data Science with Python richtet sich an Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Datenbankingenieure und Unternehmensanalysten, die Python und Techniken des maschinellen Lernens zur Datenanalyse und Ergebnisvorhersage einsetzen möchten. Grundkenntnisse in Python und Datenanalyse sind von Vorteil, um die verschiedenen in diesem Buch erläuterten Konzepte zu verstehen. Inhaltsverzeichnis Vorwort Einführung in die Datenwissenschaft und Datenvorverarbeitung Datenvisualisierung Einführung in das maschinelle Lernen mit Scikit-Learn Dimensionalitätsreduktion und unüberwachtes Lernen Beherrschung strukturierter Daten Dekodierung von Bildern Verarbeitung menschlicher Sprache Tipps und Tricks des Handwerks
| ISBN: | 9781838552862 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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