Machine Learning with Python Unlocking AI Potential with Python and Machine Learning - Oliver Theobald [PDF] EN

Machine Learning with Python
 

 
 

 
Auteur : Oliver Theobald
Éditeur : Packt Publishing Ltd
Catégories : Computers, Languages, Python, Computers, Artificial Intelligence, General, Computers, Languages, General
 
Fiche de l'ebook
ISBN : 1835462073, isbn2
 
 

 
Description du livre
Le cours commence par poser les bases avec une introduction à l'apprentissage automatique, à Python et aux bibliothèques essentielles, vous assurant de bien comprendre les bases avant de plonger plus profondément.
Il progresse ensuite à travers l'analyse exploratoire des données, le nettoyage des données et les algorithmes de pré-modèle, vous dotant des compétences nécessaires pour comprendre et préparer vos données pour la modélisation.
Le voyage se poursuit avec des procédures détaillées sur la création, l'évaluation et l'optimisation des modèles d'apprentissage automatique, couvrant les algorithmes clés tels que la régression linéaire et logistique, les machines à vecteurs de support, les k-plus proches voisins et les méthodes basées sur les arbres.

Chaque section est conçue pour s'appuyer sur la précédente, renforçant l'apprentissage et l'application des concepts.
Pour conclure, le cours présente les prochaines étapes, notamment une introduction à Python pour les nouveaux venus, garantissant une compréhension complète des applications d'apprentissage automatique.

Ce que vous apprendrez
Analyser les ensembles de données pour obtenir des informations
Nettoyer les données pour la préparation du modèle
Comprendre les principaux algorithmes ML
Concevoir et valider des modèles
Appliquer la régression linéaire et logistique
Utiliser les K-Nearest Neighbors et les SVM

À qui s'adresse ce livre

Ce cours est idéal pour les aspirants data scientists et les professionnels qui cherchent à intégrer l'apprentissage automatique dans leurs flux de travail. Une compréhension de base de Python et des statistiques est bénéfique.
 
 

 
Langue :  EN
Date de sortie : 06/03/2024
Nombre de pages : 146
Type : Ebook
 
 

 
Format :  PDF
Nombre de fichier(s) : 1
Poids Total : 4.92Mo