Python Machine Learning 2ª ed.
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos; entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación; un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn; generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos; comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad; aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros; combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto; aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento; incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web; predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión; trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos; paralelización de entrenamiento de redes neuronales con tensorflow; ir más lejos: la mecánica de tensorflow; clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas; modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes.
Detalles del Libro
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Editorial: Marcombo
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Número de Páginas: 618
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Año de Edición: 2019
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ISBN: 978-958-778-720-6
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Medida: 17x23cm








