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Originaltitel:
Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni
Inhalt des Buches:
Sind Sie daran interessiert, einige der besten Algorithmen für maschinelles Lernen zu erlernen, die Ihnen dabei helfen werden, erstaunliche Ergebnisse zu erzielen und Ihre Daten tatsächlich zu sortieren?
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Dieser Leitfaden wird sich einige Zeit nehmen, um zu untersuchen, wie man mit einem Python-Projekt zum maschinellen Lernen arbeitet. Wir werden all die verschiedenen Teile erforschen, die dazu gehören, einschließlich einiger der verschiedenen Algorithmen, die wir erforschen und verwenden können, um einige unserer Daten zu sortieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, bevor wir weiter in das maschinelle Lernen mit Python eintauchen, denn so erhalten Sie einen Überblick über die möglichen Algorithmen, die für Ihre Situation am besten geeignet sind, und darüber, was Sie mit den Ergebnissen machen wollen. Es gibt so viele verschiedene Algorithmen und mehr, die verwendet werden können, und es ist nicht einfach herauszufinden, welcher Algorithmus Ihnen bei Ihrer Analyse helfen und sicherstellen wird, dass Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten. Mit Hilfe dieses Leitfadens können Sie endlich mit der Datenanalyse beginnen und herausfinden, welche Schritte am besten geeignet sind, um Ihre Daten mit dem richtigen Algorithmus zu bearbeiten. Es gibt so viel zu erforschen, wenn es um maschinelles Lernen in Python geht, und wir werden direkt in all diese Themen eintauchen. Einige der Themen, die wir in diesem Leitfaden besprechen werden, sind.
Sie werden lernen:
⬤ Die Grundlagen des maschinellen Lernens und warum es so wichtig ist, es zu lernen.
⬤ Die Bedeutung von Daten und die verschiedenen Datentypen, die in Python auftauchen, und wie man sie beim maschinellen Lernen verwendet.
⬤ Einige der Algorithmen des überwachten Lernens, die mit Regressionen arbeiten, einschließlich polynomialer Regression, Gradientenabstieg, linearer Regression und Kostenfunktion.
⬤ Wie man mit Regularisierung arbeitet und das Problem der Überanpassung vermeidet.
⬤ Einige der besten überwachten Lernalgorithmen für die Klassifizierung, einschließlich logistischer Regressionen.
⬤ Wie man mit nichtlinearen Klassifizierungsmodellen wie SVMs und neuronalen Netzen für seine Bedürfnisse arbeitet.
⬤ Die verschiedenen Validierungs- und Optimierungstechniken, die Sie anwenden können, um sicherzustellen, dass Ihre Algorithmen so reagieren, wie Sie es wünschen.
⬤ Weiterführung zu einigen unüberwachten maschinellen Lernverfahren, die wir verwenden können, und die besten Clustering-Algorithmen auf dem Weg dorthin.
⬤ Ein Blick auf die Hauptkomponentenanalyse und die lineare Diskriminanzanalyse und wie sie miteinander verglichen werden.
Bei der Arbeit mit maschinellem Lernen kann eine Menge ins Spiel kommen, und wenn wir die Sprache Python kombinieren, können wir einige der besten Datenanalysen erstellen, die wir brauchen. Die Kombination von maschinellem Lernen und Python wird uns viele Möglichkeiten eröffnen, wenn es darum geht, unseren Prozess zu verbessern oder ihm das gewisse Extra zu verleihen. Wenn Sie bereit sind, mehr über maschinelles Lernen in Python zu erfahren, scrollen Sie oben auf der Seite und wählen Sie JETZT KAUFEN.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781708023065 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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