Python Machine Learning: Machine Learning y Deep Learning con Python, scikit-learn y Tensorflow

¿Está interesado en convertirse en un experto en aprendizaje automático pero no sabe por dónde empezar? No se preocupe, no necesita un libro de texto grande, aburrido y costoso. Este libro es la mejor guía para usted. Obtenga su copia AHORA ¿Por qué esta guía es la mejor para un científico de datos? Aquí están las razones: El autor ha explorado todo sobre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo desde lo más básico.

• Se ha utilizado un lenguaje sencillo.
• Se han dado muchos ejemplos, tanto teórica como programáticamente.
• Se han añadido capturas de pantalla que muestran las salidas del programa.

El libro está escrito cronológicamente, paso a paso.Objetivos del libro: Los objetivos y metas del libro:

• Para ayudarle a comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Comprender las diversas categorías de algoritmos de aprendizaje automático.
• Para ayudarle a comprender cómo funcionan los diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Aprenderá a implementar varios algoritmos de aprendizaje automático programáticamente en Python.
• Para ayudarle a aprender a usar las bibliotecas Scikit-Learn y TensorFlow en Python.
• Para ayudarle a saber cómo analizar datos programáticamente para extraer patrones, tendencias y relaciones entre variables.

¿Para quién es este libro?Aquí están los lectores objetivo de este libro:

• Cualquiera que sea un principiante completo en el aprendizaje automático en Python.
• Cualquiera que necesite avanzar en sus habilidades de programación en Python para la programación de aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Profesionales en ciencia de datos.
• Profesores, conferenciantes o tutores que buscan mejores maneras de explicar el aprendizaje automático a sus estudiantes de la manera más simple y fácil.
• Estudiantes y académicos, especialmente aquellos que se centran en redes neuronales, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

¿Qué necesita para este libro? Se requiere que tenga instalado lo siguiente en su computadora:

• Python 3.X
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib

El Autor le guía sobre cómo instalar el resto de las bibliotecas de Python que son necesarias para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Qué contiene el libro:

• Empezando
• Configuración del entorno
• Uso de Scikit-Learn
• Regresión lineal con Scikit-Learn
• Algoritmo de vecinos más cercanos (k-Nearest Neighbors)
• Agrupamiento K-Means
• Máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machines)
• Redes neuronales con Scikit-learn
• Algoritmo de bosque aleatorio (Random Forest)
• Uso de TensorFlow
• Redes neuronales recurrentes con TensorFlow
• Clasificador lineal

Este libro le enseñará clasificadores de aprendizaje automático usando scikit-learn y tensorflow. El libro ofrece una excelente visión general de las funciones que puede usar para construir una máquina de vectores de soporte, un árbol de decisión, un perceptrón y k-vecinos más cercanos. Gracias a este libro, podrá configurar una tubería de aprendizaje que maneje datos de entrada y salida, los preprocese, seleccione características significativas y les aplique un clasificador. Este libro ofrece una gran cantidad de información sobre el aprendizaje automático tanto para principiantes como para profesionales que ya utilizan algunas técnicas de aprendizaje automático. Los conceptos y los antecedentes de estos conceptos se explican claramente en este tutorial.

Autor: Samuel Burns
Editorial: Publicado de forma independiente
Publicado: 13/03/2019
Páginas: 178
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.59lbs
Tamaño: 9.00h x 6.00w x 0.41d
ISBN13: 9781090434166
ISBN10: 1090434162
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia (IA) y Semántica
- Informática | Desarrollo e ingeniería de software | Análisis y diseño de sistemas
- Informática | Software matemático y estadístico

Este título no es retornable