Машинне навчання Python і наука про дані Андреас С. Мюллер, Сара Гуідо

%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 знайомий з+багатьма+компаніями+та+розширеними+командами.+Правда+в+тому+це+цей+%C5%BCe+наразі+може+конструювати+сам+розвиток+розвивати+машинне+навчання+і+використовувати+величезні+ресурси+доступних+даних.+Ви+ще+маєте+ідею+і...+три h%C4%99+базові+знання.+Тим часом+wi%C4%99kszo%C5%9B%C4%87+дослідження+машинного+навчання+та+штучного+інтелекту+потрібне+навчання +у+розвиненій+математиці.+Це+зробить+науковість+цієї+теми+2C+незважаючи на+%C5%BCe+машинне+навчання+більш+більше+використовується+у+дослідницьких+проектах ранній+і+комерційний.%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+пов’язаний+з+машинним+навчанням.+Містить+вступ+до+машинного+навчання+та+штучного+інтелекту+як+використовувати+Python+та+бібліотеку+scikit-learn+врахувати враховувати+потреби+дослідників+і+аналітиків+даних+і+у%C5%BCynier%C3%B3w+працювати%C4% 85+працювати+над+комерційними+додатками.+Математичні+питання+обмежені+тут+до+мінімальної+потреби+замість+і+зосереджені+на+практичності різні+аспекти+алгоритму+машинного+навчання.+Документація+не+описує+як+конкретно+ви+можете+отримати+вигоди від+широкого+діапазону+впроваджених+моделей важливо+в+доступних+бібліотеках.%3C%2Fp%3E%3Cp%3EW+ksi%C4%85%C5%BCce+mi%C4%99між+іншими%3A%3C%2Fp%3E%3Cul%3E%3Cli%3Eосновна+інформація+про+навчання+ма rail%3C%2Fli%3E%3Cli%3Enajwa%C5%Bтут+алгоритми+машинного+навчання%3C%2Fli%3E%3Cli%3Edata+processing+in+machine+learning%3C%2Fli%3E%3Cli%3Eoce on+model+and+tuning+parameter%C3%B3w%3C%2Fli%3E%3Cli%3E%C5%82a%C5%84+model+characters+and+incapsulation+work flow%3C%2Fli%3E%3Cli%3Eprocessing+data ch+text%3C%2Fli%3E%3C%2Ful%3E%3Cp%3E%3Cb%3EPython+і+машинне+навчання%3A+програмування+для+спеціальних завдань%21%3C%2Fb%3E%3C%2Fp%3E%3Ch2%3EO+автор ach%3C%2Fh2%3E%3Cp%3EDr+Andreas+M%C3%BCller+zajemowa%C5%82+si%C4%99+machine+Learning+application+recognition+image%C3%B3w+in+Amazon%2C+p%C3%B3%C5%BAnie+ to+do+Center+for+Data Science+в+Нью-Йоркському+університеті.+Він+один+з+авторів+бібліотеки+scikit-learn+та+кількох+інших ch+machine+learning+package.%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESarah+Guido+є+аналітиком+даних.+Працював+в+кількох+стартапах.+Визнаний+як+відмінний+у+ yst%C4%85+гроші+на+престижних%C5%BC+конференціях.%3C%2Fp%3E%3Ch2%3ESpis+tre%C5%9Bci%3C%2Fh2%3E%3Cul%3E%3Cli%3EFпередмова%3Cp%3EKце+слід+прочитати%C4%87 +t%C4%99+ksi%C4%85%C5%BCk%C4%99%3C%2Fp%3E%3Cp%3EЧому+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%3Eресурси+онлайн%3C%2Fp%3E%3Cp%3ECконвенції+в+книгах%C4%85%C5%BCce%3C%2Fp%3E%3Cp%3EUвикористання+прикладу+коду%3C%2 Fp%3E%3Cp%3EPodzi%C4%99kowa%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOd+Andreas%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOd+Sarah%3C%2Fp%3E%3C%2Fli%3E%3Cli%3ECapter%C5%82+1.+Introduction%3Cp%3EChy +навчальна+машина%3F%3C%2Fp%3E%3Cp%3EПроблеми%2C+kt%C3%B3re+mo%C5%BCe+development%C4%85za%C4%87+навчальна+машина%3C%2Fp%3E%3Cp%3EFamiliar%C5%9B%C4%87+tasks+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 +бібліотеки+та+інструменти%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+у+книзі%C4%85%C5%BCce%3C%2Fp%3E%3Cp%3EPierwsza+додаток%3A+k lasification+species%C3%B3w+iris%3C%2Fp%3E%3Cp%3EKноу+дані%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESПеревірка+осі%C4%85gni%C4%99cia+success%3A+навчання+дані+та+ці stowe%3C%2Fp%3E%3Cp%3Efirst+first+%C5%BCnearest%3A+ознайомитися+з+даними%3C%2Fp%3E%3Cp%3EBucture+першої+моделі%3A+k-nearest%C5%BCsi+s%C4%85sit%3 C%2Fp%3E%3Cp%3EPПрогнози%3C%2Fp%3E%3Cp%3EOmodel+evaluation%3C%2Fp%3E%3Cp%3ESsummary+and+overview%C4%85d%3C%2Fp%3E%3C%2Fli%3E%3Cli%3ECapter%C5%82+2.+Нагляд ne+машинне+навчання%3Cp%3EClassification+and+regression%3C%2Fp%3E%3Cp%3EUog%C3%B3linen%2C+over+fitting+and+underfitting%3C%2Fp%3E%3Cp%3ERrelationship+with%C5%8 2o%C5%BCono%C5%9Bci+model+to+size+data+set%3C%2Fp%3E%3Cp%3ENконтрольовані+алгоритми+машинного+навчання%3C%2Fp%3E%3Cp%3EEприклад%C5%82ad+data+sets ych%3C%2Fp%3E%3Cp%3Ek-сусіди%C5%BCsch+s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EClas sification+k-s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EAnalysis+KNeighborsClassifier%3C %2Fp%3E%3Cp%3ERegression+k-s%C4%85siad%C3%B3w%3C%2Fp%3E%3Cp%3EAnalysis+KNeighbors Регресор%3C%2Fp%3E%3Cp%3EMocne+i+s%C5%82abe+pages+i+parameters%3C%2Fp%3E%3Cp%3