Python: Real World Machine Learning
暫譯: Python:實戰機器學習
Prateek Joshi, Luca Massaron, John Hearty
- 出版商: Packt Publishing
- 出版日期: 2017-06-16
- 定價: $2,800
- 售價: 8.0 折 $2,240
- 語言: 英文
- 頁數: 956
- 裝訂: Paperback
- ISBN: 1787123219
- ISBN-13: 9781787123212
-
相關分類:
Machine Learning、Python
立即出貨 (庫存=1)
買這商品的人也買了...
-
Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software (Hardcover)$2,450$2,401 -
深入淺出 Java 程式設計, 2/e (Head First Java, 2/e)$880$695 -
JavaScript 精緻範例辭典$450$383 -
大話設計模式$620$490 -
MG90S 金屬齒輪馬達$200$190 -
Java SE 8 技術手冊$620$490 -
精通 Python|運用簡單的套件進行現代運算 (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages)$780$616 -
Python 程式設計實務-從初學到活用 Python 開發技巧的16堂課$560$437 -
CCNA Routing and Switching 200-125 Official Cert Guide Library$2,600$2,548 -
不止是測試:Python 網路爬蟲王者 Selenium$560$476 -
Python 新手使用 Django 架站的 16堂課 - 活用 Django Web Framework 快速建構動態網站
$690$538 -
Python 自動化的樂趣|搞定重複瑣碎 & 單調無聊的工作 (中文版) (Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners)$500$425 -
量化投資:以 Python 為工具$768$730 -
$990Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow (Paperback) -
Effective C# 中文版 | 寫出良好 C# 程式的 50個具體做法, 3/e (Effective C# : 50 Specific Ways to Improve Your C#(Covers C# 6.0), 3/e)$450$356 -
Effective SQL 中文版 | 寫出良好 SQL 的 61個具體做法 (Effective SQL : 61 Specific Ways to Write Better SQL)$450$356 -
TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用$590$460 -
寫程式前就該懂的演算法 ─ 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術 (Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people)$390$308 -
Python 初學特訓班 (增訂版) (附250分鐘影音教學/範例程式)$480$379 -
Docker 入門與實戰, 2/e$500$395 -
勒索病毒程式設計 : 揭秘你所不知道的勒索病毒$480$374 -
秋聲教你玩 Python:邊玩邊學更易上手$390$304 -
$312Web API 的設計與開發 (Web API : the Good Parts) -
Deep Learning|用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
Python 網路爬蟲實戰$490$245
商品描述
商品描述(中文翻譯)
學習透過使用 Python 建立強大的機器學習模型來解決具有挑戰性的資料科學問題
關於本書
* 在這本令人興奮的食譜式指南的幫助下,了解在特定情境中應使用哪些演算法
* 本實用教程通過嚴謹且有效的方法處理現實世界的計算問題
* 建立最先進的模型並開發個性化推薦,以大規模執行機器學習
本書適合誰
這條學習路徑適合希望使用機器學習演算法創建現實世界應用的 Python 程式設計師。它非常適合希望處理大型和複雜數據集的 Python 專業人士,以及希望通過接觸一些最新的資料科學趨勢來增強現有技能的 Python 開發人員和分析師或資料科學家。預期具備 Python、Jupyter Notebooks 和命令行執行的經驗,以及良好的數學知識以理解概念。也預期具備機器學習的基本知識。
您將學到什麼
* 使用預測建模並將其應用於現實世界問題
* 了解如何使用無監督學習進行市場細分
* 應用您新獲得的技能解決實際問題,通過每種技術和測試的清晰解釋代碼
* 通過獲得對尖端深度學習演算法的實踐和理論理解,與頂尖資料科學家競爭
* 使用深度學習和可擴展數據處理技術提高預測準確性
* 使用現代最先進的大規模機器學習技術
* 學習使用 Python 代碼實現一系列機器學習演算法和技術
詳細內容
機器學習在現代數據驅動的世界中越來越普及。它在許多領域中被廣泛使用,例如搜索引擎、機器人、自駕車等。機器學習正在改變我們理解和與周圍世界互動的方式。在第一個模組《Python 機器學習食譜》中,您將學習如何使用各種機器學習演算法執行各種機器學習任務,以解決現實世界的問題,並使用 Python 實現這些演算法。第二個模組《使用 Python 的進階機器學習》旨在帶您參觀最相關和最強大的機器學習技術,您將在特徵選擇和特徵工程領域獲得一套廣泛的強大技能。這條學習路徑的第三個模組《使用 Python 的大規模機器學習》深入探討可擴展的機器學習和三種可擴展性形式。它涵蓋了在 Hadoop 和 Spark 的地圖減少框架中最有效的機器學習技術,使用 Python 實現。
這條學習路徑將教您現實世界的 Python 機器學習。本學習路徑中涵蓋的機器學習技術位於商業實踐的最前沿。這條學習路徑結合了 Packt 提供的一些最佳內容,形成一個完整的策劃包。它包括以下 Packt 產品的內容:
* Prateek Joshi 的《Python 機器學習食譜》
* John Hearty 的《使用 Python 的進階機器學習》
* Bastiaan Sjardin、Alberto Boschetti 和 Luca Massaron 的《使用 Python 的大規模機器學習》
風格與方法
這門課程是一條順暢的學習路徑,將教您如何開始現實世界的 Python 機器學習,並開發解決現實世界問題的方案。通過這門全面的課程,您將學會從零開始創建最有效的機器學習技術,還有更多!

































