Aprendizaje automático con Python: una guía práctica para principiantes

¿Listo para añadir Machine Learning a tu conjunto de habilidades?Como el segundo título de la serie Machine Learning From Scratch, este libro te enseña cómo codificar modelos de aprendizaje automático en Python.

Al trabajar en diferentes proyectos con pasos repetibles, tendrás los planos y las estrategias efectivas para codificar y diseñar modelos de predicción utilizando tus propios datos.

¿Para quién es este libro?El libro está diseñado para principiantes con conocimientos básicos de aprendizaje automático, incluidos algoritmos comunes como la regresión logística y los árboles de decisión. Para una explicación sencilla de la teoría del aprendizaje automático sin código, sugerimos leer el primer libro de esta serie, Machine Learning for Absolute Beginners (Third Edition), que está escrito para un público más general.

En esta guía paso a paso aprenderás: - Cómo codificar un modelo de predicción de aprendizaje automático utilizando una variedad de algoritmos que incluyen regresión logística, aumento de gradiente y árboles de decisión.
- Cómo instalar un entorno de desarrollo y usar el lenguaje de programación Python para codificar 10 modelos diferentes.
- Cómo escribir tu modelo con la menor cantidad de código posible con la ayuda de Pandas, Scikit-learn, Matplotlib y Seaborn.
- Cómo visualizar relaciones en tu conjunto de datos, incluyendo mapas de calor y pares de gráficos con solo unas pocas líneas de código.

Autor: Oliver Theobald
Editorial: Publicado de forma independiente
Publicado: 15/10/2019
Páginas: 188
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.62 libras
Tamaño: 9.00 alto x 6.00 ancho x 0.43 fondo
ISBN13: 9781686658495
ISBN10: 1686658494
Categorías BISAC:
- Educación | Estadística

Este título no es retornable