Advanced Interdisciplinary Applications of Machine Learning Python Libraries for Data Science
Ta książka pomoże początkującym badaczom danych zdobyć praktyczne umiejętności potrzebne do korzystania z rzeczywistych danych i całkowicie aktualnego kodu Pythona.
Ta książka obejmuje wszystkie szczegóły techniczne, od instalacji potrzebnego oprogramowania po importowanie bibliotek i korzystanie z najnowszych zestawów danych, podejmowanie decyzji o odpowiednim modelu, szkolenie i testowanie, ocenę modelu. Obejmuje również Numpy, Pandas i Matplotlib.
Obejmuje różne metody uczenia maszynowego, takie jak regresja, regresja liniowa i logiczna, klasyfikacja, Svm (Support Vector Machine), klastrowanie, Knearest Neighbor, analiza koszyka rynkowego, Apriori, K Means Clustering, wizualizacja za pomocą Seaborne. Żadna z istniejących książek w tej dziedzinie nie obejmuje wszystkich niezbędnych algorytmów z praktyczną implementacją i kodem w Pythonie ze wszystkimi potrzebnymi bibliotekami i zapewnia linki do używanych zestawów danych - dostarczonych przez wydawcę.