
Advanced Machine Learning with Python
Beschreibung
- [*] Learn to use Python code for implementing a range of machine learning algorithms and techniques
- [*] A practical tutorial that tackles real-world computing problems through a rigorous and effective approach
Book DescriptionDesigned to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques in use today by top data scientists, this book is just what you need to push your Python algorithms to maximum potential. Clear examples and detailed code samples demonstrate deep learning techniques, semi-supervised learning, and more - all whilst working with real-world applications that include image, music, text, and financial data. The machine learning techniques covered in this book are at the forefront of commercial practice. They are applicable now for the first time in contexts such as image recognition, NLP and web search, computational creativity, and commercial/financial data modeling. Deep Learning algorithms and ensembles of models are in use by data scientists at top tech and digital companies, but the skills needed to apply them successfully, while in high demand, are still scarce. This book is designed to take the reader on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques. Clear descriptions of how techniques work and detailed code examples demonstrate deep learning techniques, semi-supervised learning and more, in real world applications. We will also learn about NumPy and Theano. By this end of this book, you will learn a set of advanced Machine Learning techniques and acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection & feature engineering.What you will learn - [*] Compete with top data scientists by gaining a practical and theoretical understanding of cutting-edge deep learning algorithms
- [*] Apply your new found skills to solve real problems, through clearly-explained code for every technique and test
- [*] Automate large sets of complex data and overcome time-consuming practical challenges
- [*] Improve the accuracy of models and your existing input data using powerful feature engineering techniques
- [*] Use multiple learning techniques together to improve the consistency of results
- [*] Understand the hidden structure of datasets using a range of unsupervised techniques
- [*] Gain insight into how the experts solve challenging data problems with an effective, iterative, and validation-focused approach
- [*] Improve the effectiveness of your deep learning models further by using powerful ensembling techniques to strap multiple models together
Who this book is forThis title is for Python developers and analysts or data scientists who are looking to add to their existing skills by accessing some of the most powerful recent trends in data science. If you've ever considered building your own image or text-tagging solution, or of entering a Kaggle contest for instance, this book is for you! Prior experience of Python and grounding in some of the core concepts of machine learning would be helpful.
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Inhalt
- Deep Belief Networks
- Stacked Denoising Autoencoders
- Convolutional Neural Networks
- Semi supervised learning
- Text Feature Engineering
- Feature Engineering (continued)
- Ensemble Methods
- Additional Python Machine Learning Tools
- Appendix A
Systemvoraussetzungen
Dateiformat: ePUB
Kopierschutz: Adobe-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
- Computer (Windows; MacOS X; Linux): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose Software Adobe Digital Editions (siehe E-Book Hilfe).
- Tablet/Smartphone (Android; iOS): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose App Adobe Digital Editions oder die App PocketBook (siehe E-Book Hilfe).
- E-Book-Reader: Bookeen, Kobo, Pocketbook, Sony, Tolino u.v.a.m. (nicht Kindle)
Das Dateiformat ePUB ist sehr gut für Romane und Sachbücher geeignet – also für „fließenden” Text ohne komplexes Layout. Bei E-Readern oder Smartphones passt sich der Zeilen- und Seitenumbruch automatisch den kleinen Displays an.
Mit Adobe-DRM wird hier ein „harter” Kopierschutz verwendet. Wenn die notwendigen Voraussetzungen nicht vorliegen, können Sie das E-Book leider nicht öffnen. Daher müssen Sie bereits vor dem Download Ihre Lese-Hardware vorbereiten.
Bitte beachten Sie: Wir empfehlen Ihnen unbedingt nach Installation der Lese-Software diese mit Ihrer persönlichen Adobe-ID zu autorisieren!
Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.
Dateiformat: PDF
Kopierschutz: Adobe-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
- Computer (Windows; MacOS X; Linux): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose Software Adobe Digital Editions (siehe E-Book Hilfe).
- Tablet/Smartphone (Android; iOS): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose App Adobe Digital Editions oder die App PocketBook (siehe E-Book Hilfe).
- E-Book-Reader: Bookeen, Kobo, Pocketbook, Sony, Tolino u.v.a.m. (nicht Kindle)
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist.
Mit Adobe-DRM wird hier ein „harter” Kopierschutz verwendet. Wenn die notwendigen Voraussetzungen nicht vorliegen, können Sie das E-Book leider nicht öffnen. Daher müssen Sie bereits vor dem Download Ihre Lese-Hardware vorbereiten.
Bitte beachten Sie: Wir empfehlen Ihnen unbedingt nach Installation der Lese-Software diese mit Ihrer persönlichen Adobe-ID zu autorisieren!
Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.