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- Mastering Machine Learning with scikit-learn. Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn - Second Edition
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Mastering Machine Learning with scikit-learn. Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn - Second Edition
E-book
Machine learning is the buzzword bringing computer science and statistics together to build smart and efficient models. Using powerful algorithms and techniques offered by machine learning you can automate any analytical model.
This book examines a variety of machine learning models including popular machine learning algorithms such as k-nearest neighbors, logistic regression, naive Bayes, k-means, decision trees, and artificial neural networks. It discusses data preprocessing, hyperparameter optimization, and ensemble methods. You will build systems that classify documents, recognize images, detect ads, and more. You will learn to use scikit-learn’s API to extract features from categorical variables, text and images; evaluate model performance, and develop an intuition for how to improve your model’s performance.
By the end of this book, you will master all required concepts of scikit-learn to build efficient models at work to carry out advanced tasks with the practical approach.
This book examines a variety of machine learning models including popular machine learning algorithms such as k-nearest neighbors, logistic regression, naive Bayes, k-means, decision trees, and artificial neural networks. It discusses data preprocessing, hyperparameter optimization, and ensemble methods. You will build systems that classify documents, recognize images, detect ads, and more. You will learn to use scikit-learn’s API to extract features from categorical variables, text and images; evaluate model performance, and develop an intuition for how to improve your model’s performance.
By the end of this book, you will master all required concepts of scikit-learn to build efficient models at work to carry out advanced tasks with the practical approach.
- 1. The Fundamentals of Machine Learning
- 2. Simple linear regression
- 3. Classification and Regression with K Nearest Neighbors
- 4. Feature Extraction and Preprocessing
- 5. From Simple Regression to Multiple Regression
- 6. From Linear Regression to Logistic Regression
- 7. Naive Bayes
- 8. Nonlinear Classification and Regression with Decision Trees
- 9. From Decision Trees to Random Forests, and other Ensemble Methods
- 10. The Perceptron
- 11. From the Perceptron to Support Vector Machines
- 12. From the Perceptron to Artificial Neural Networks
- 13. Clustering with K-Means
- 14. Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
- Titel: Mastering Machine Learning with scikit-learn. Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn - Second Edition
- Autor: Gavin Hackeling
- Originaler Titel: Mastering Machine Learning with scikit-learn. Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn - Second Edition
- ISBN: 9781788298490, 9781788298490
- Veröffentlichungsdatum: 2017-07-24
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_15mo
- Verleger: Packt Publishing