Машинное обучение Python и наука о данных Андреас К. Мюллер, Сара Гвидо

%3Ch1%3EMachine+learning%2C+Python+i+data+science.+Introduction%3C%2Fh1%3E%3Ch1%3EAndreas+C.+M%C3%BCller%2C+Sarah+Guido%3C%2Fh1%3E%3Cp%3Emachine+learning+k Я знаком с+многими+компаниями+и+расширенными+командами.+Истина+является+это+%C5%BCe+в настоящее время+может+создать+само+продвинутое+разработать+машинное+обучение+и+пользоваться+огромными+ресурсами+доступных+данных.+У вас+просто+есть+идея+и...+три h%C4%99+базовые+знания.+Тем временем+wi%C4%99kszo%C5%9B%C4%87+исследования+на+машинном+обучении+и+искусственном+интеллекте+требуется+обучение +в+продвинутой+математике.+Она+делает+науку+по+этой+теме+2C+несмотря на+%C5%BCe+машинное+обучение+больше+используется+в+исследовательских+проектах ранний+и+коммерческий.%3C%2Fp%3E%3Cp%3ETa+practical+ksi%C4%85%C5%BCka+u%C5%82atwi+Ci+start%C4%99cie+wdra%C5%BCania+develop%C4%85for%C5%84+real+probes lem+связано+с+машинным+обучением.+Содержит+введение+в+машинное+обучение+и+искусственный+интеллект+как+использовать+Python+и+библиотеку+scikit-learn+библиотеку+учитывать+потребности+исследователей+и+аналитиков+и+в%C5%BCynier%C3%B3w+work%C4% 85+работают+над+коммерческими+приложениями.+Математические+проблемы+ограничены+здесь+до+необходимости+минимум+вместо+и+ориентированы+на+практичность различные+аспекты+алгоритма+машинного+обучения.+В*документации+не+описано+как+конкретно+вы можете+извлечь+извлечение+из+широкого+диапазона+моделей+реализованных важные+в+доступных+библиотеках.%3C%2Fp%3E%3Cp%3EW+ksi%C4%85%C5%BCce+mi%C4%99между+другими%3A%3C%2Fp%3E%3Cul%3E%3Cli%3Ebasic+информация+о+обучении+ma рельс%3C%2Fli%3E%3Cli%3Enajwa%C5%Bhere+алгоритмы+машина+обучение%3C%2Fli%3E%3Cli%3Edata+обработка+в+машине+обучение%3C%2Fli%3E%3Cli%3Eoce on+модель+и+настройка+параметр%C3%B3w%3C%2Fli%3E%3Cli%3E%C5%82a%C5%84+модель+символы+и+инкапсуляция+рабочий процесс%3C%2Fli%3E%3Cli%3Eprocessing+data ch+text%3C%2Fli%3E%3C%2Ful%3E%3Cp%3E%3Cb%3EPython+and+машинное+обучение%3A+программирование+для+специальных задач%21%3C%2Fb%3E%3C%2Fp%3E%3Ch2%3EO+author ach%3C%2Fh2%3E%3Cp%3EDr+Andreas+M%C3%BCller+zajemowa%C5%82+si%C4%99+машина+обучение+приложение+распознавание+изображение%C3%B3w+in+Amazon%2C+p%C3%B3%C5%BAnie+ +делать+Центр+данных+науки+в+Нью+Йоркском+университете.+Он+является+одним из+авторов+библиотеки+научных+обучений+и+нескольких+других ch+machine+learning+package.%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESarah+Guido+является+аналитиком+данных.+Работал+в+нескольких+стартапах.+Признан+за+отличный+в+ yst%C4%85+деньги+at+prestig%C5%BC+conferences.%3C%2Fp%3E%3Ch2%3ESpis+tre%C5%9Bci%3C%2Fh2%3E%3Cul%3E%3Cli%3EForeword%3Cp%3EKthis+следует+прочитать%C4%87 +t%C4%99+ksi%C4%85%C5%BCk%C4%99%3C%2Fp%3E%3Cp%3EПочему+они написали%C5%9Bmy+t%C4 %99+ksi%C4%85%C5%BCk%C4%99%3C%2Fp%3E%3Cp%3ECak+moves%C4%87+si%C4%99+po+ksi%C 4%85%C5%BCce%3C%2Fp%3E%3Cp%3Eresources+онлайн%3C%2Fp%3E%3Cp%3EConventions+используется+в+книгах%C4%85%C5%BCce%3C%2Fp%3E%3Cp%3EUsing+пример+код%3C%2 Fp%3E%3Cp%3EPodzi%C4%99kowa%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOd+Andreas%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOd+Сара%3C%2Fp%3E%3C%2Fli%3E%3Cli%3ECapter%C5%82+1.+Введение%3Cp%3EChy +обучение+машина%3F%3C%2Fp%3E%3Cp%3EPпроблемы%2C+kt%C3%B3re+mo%C5%BCe+разработка%C4%85za%C4%87+обучение+машина%3C%2Fp%3E%3Cp%3EFamiliar%C5%9B%C4%87+задачи+i+z najomo%C5%9B%C4%87+data%3C%2Fp%3E%3Cp%3EWhy+Python%3F%3C%2Fp%3E%3Cp%3Escikit-learn%3C%2Fp%3E%3Cp%3EInstallation+scikit-learn%3C%2Fp%3E%3Cp%3EBasic +библиотеки+и+инструменты%C4%99dzi%3C%2Fp%3E%3Cp%3EJupyter+Notebook%3C%2Fp%3E%3Cp%3E NumPy%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESciPy%3C%2Fp%3E%3Cp%3Ematplotlib%3C%2Fp%3E%3Cp%3Epandas%3 C%2Fp%3E%3Cp%3Emglearn%3C%2Fp%3E%3Cp%3EPython+2+a+Python+3%3C%2Fp%3E%3Cp%3EWer sje+u%C5%BCyte+в+книге%C4%85%C5%BCce%3C%2Fp%3E%3Cp%3EPierwsza+application%3A+k лазификация+вид%C3%B3w+радужка%3C%2Fp%3E%3Cp%3EKзнать+данные%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESПроверка+ось%C4%85gni%C4%99cia+успех%3A+обучение+данные+и+эти stowe%3C%2Fp%3E%3Cp%3Efirst+first+%C5%BCближайший%3A+познакомьтесь+с+данными%3C%2Fp%3E%3Cp%3EКонтур+из+первой+модели%3A+k-ближайший%C5%BCsi+s%C4%85sit%3 C%2Fp%3E%3Cp%3EPredictions%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOмодель+оценка%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESКраткий обзор+и+обзор%C4%85d%3C%2Fp%3E%3C%2Fli%3E%3Cli%3ECapter%C5%82+2.+Надзорный контроль ne+машина+обучение%3Cp%3EКлассификация+и+регрессия%3C%2Fp%3E%3Cp%3EUog%C3%B3linen%2C+избыточная+подгонка+и+недостаточная подгонка%3C%2Fp%3E%3Cp%3ERотношения+с%C5%8 2o%C5%BCono%C5%9Bci+модель+to+размер+данные+набор%3C%2Fp%3E%3Cp%3ENконтролируемый+машинное+обучение+алгоритмы%3C%2Fp%3E%3Cp%3EEПример%C5%82ad+данные+наборы ych%3C%2Fp%3E%3Cp%3Ek-neighbours%C5%BCsch+s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EClassification+k-s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EAnaанализ+KNeighboursClassifier%3C %2Fp%3E%3Cp%3ERegress+k-s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EAnaанализ+KNeighbours Регрессор%3C%2Fp%3E%3Cp%3EMocne+i+s%C5%82abe+pages+i+parameters%3C%2Fp%3E%3Cp%3