1. Гость, Нет времени набирать посты, чтобы открыть HIDE ? Теперь есть решение, станьте Членом Клуба!
  2. Новые покупки

    03.12.2016: Интим перед вебкамерой [Sex Workout]

    03.12.2016: [Синергия] SYNERGY SERVICE FORUM 2016 - Международный форум по сервисным стратегиям

    03.12.2016: [Синергия] Synergy Global Forum 2016 - глобальный форум для глобального прорыва

    03.12.2016: [Синергия] Роман Масленников. Взрывной пиар

    03.12.2016: Бизнес Молодость - МЗС Storage. Подписка на год

    02.12.2016: Бизнес Молодость - Соль цеха

    02.12.2016: Управляем Zennoposter через крутой веб-интерфейс

    02.12.2016: Mokselle - Профессия интернет-маркетолог от А до Я (Skillbox)

    01.12.2016: Как написать хорошую книгу. Групповой коучинг с Филиппом Богачевым

    01.12.2016: Делай Деньги в SMM

    01.12.2016: Как сжечь жир по науке

    01.12.2016: Получайте 1000+ горячих клиентов из социальных сетей

    01.12.2016: Торговая система - разрыв цены

    01.12.2016: Привлечение активных рефералов в любые проекты

    01.12.2016: Алекс Мэй - Женская академия секса 2.0

    01.12.2016: ONLine - Курс: Администратор 1С

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 17 - 20 занятия)

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 13 - 16 занятия )

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 9 - 12 занятия )

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 5 - 8 занятия )

  3. Нужен организатор

    03.12.2016: Интим перед вебкамерой [Sex Workout]

    03.12.2016: [Синергия] SYNERGY SERVICE FORUM 2016 - Международный форум по сервисным стратегиям

    03.12.2016: [Синергия] Synergy Global Forum 2016 - глобальный форум для глобального прорыва

    03.12.2016: [Синергия] Роман Масленников. Взрывной пиар

    03.12.2016: Бизнес Молодость - МЗС Storage. Подписка на год

    02.12.2016: Бизнес Молодость - Соль цеха

    02.12.2016: Управляем Zennoposter через крутой веб-интерфейс

    01.12.2016: Как написать хорошую книгу. Групповой коучинг с Филиппом Богачевым

    01.12.2016: Делай Деньги в SMM

    01.12.2016: Как сжечь жир по науке

    01.12.2016: Получайте 1000+ горячих клиентов из социальных сетей

    01.12.2016: Торговая система - разрыв цены

    01.12.2016: Привлечение активных рефералов в любые проекты

    01.12.2016: Алекс Мэй - Женская академия секса 2.0

    01.12.2016: ONLine - Курс: Администратор 1С

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 17 - 20 занятия)

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 13 - 16 занятия )

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 9 - 12 занятия )

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 5 - 8 занятия )

    30.11.2016: Искусство договариваться ( TTC courses, 1 - 4 занятия )

Построение систем машинного обучения на языке Python

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем allnulled, 11 окт 2015.

  1. allnulled

    allnulled Администраторы Команда форума Администраторы

    Регистрация:
    2 фев 2015
    Сообщения:
    15.897
    Симпатии:
    897


    1013278047.jpg

    Автор: Ричарт В., Коэльо П.Л.Дата выхода: 30 сентября 2015 года
    Формат: 148 * 210 мм
    Бумага: офсетная
    Объем, стр.: 302
    ISBN: 978-5-97060-330-7

    Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.
    В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

    В главе 2 «Классификация в реальной жизни» мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.
    В главе 3 «Кластеризация – поиск взаимосвязанных сообщений» мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не «понимая» их смысла.

    В главе 4 «Тематическое моделирование» мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.
    В главе 5 «Классификация – выявление плохих ответов» мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.
    В главе 6 «Классификация II – анализ эмоциональной окраски» объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.
    В главе 7 «Регрессия» объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод – регрессию – при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.
    В главе 8 «Рекомендование» мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда).
    В главе 9 «Классификация по музыкальным жанрам» мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок – поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.
    В главе 10 « Машинное зрение» мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.
    Из главы 11 «Понижение размерности» мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.
    В главе 12 «Когда данных больше» мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).



     
  2. Загрузка...


Пользователи, которые прочитали эту тему (Всего: 0)