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

¿Estás interesado en convertirte en un experto en aprendizaje automático pero no sabes por dónde empezar? No te preocupes, no necesitas un libro de texto grande, aburrido y costoso. Este libro es la mejor guía para ti. ¡Consigue tu copia AHORA! ¿Por qué esta guía es la mejor para los científicos 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 teóricos como programáticos.
• Se han añadido capturas de pantalla que muestran las salidas del programa.

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

• Ayudarte a comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Comprender las diversas categorías de algoritmos de aprendizaje automático.
• Ayudarte a comprender cómo funcionan los diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Aprenderás a implementar varios algoritmos de aprendizaje automático programáticamente en Python.
• Ayudarte a aprender a usar las bibliotecas Scikit-Learn y TensorFlow en Python.
• Ayudarte 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:

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

¿Qué necesitas para este libro? Debes tener instalado lo siguiente en tu computadora:

• Python 3.X
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib

El autor te guía sobre cómo instalar el resto de las bibliotecas de Python que se requieren para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

¿Qué hay dentro del libro:

• Primeros pasos
• Configuración del entorno
• Uso de Scikit-Learn
• Regresión lineal con Scikit-Learn
• Algoritmo k-Nearest Neighbors
• Agrupación K-Means
• Máquinas de vectores de soporte
• Redes neuronales con Scikit-learn
• Algoritmo Random Forest
• Uso de TensorFlow
• Redes neuronales recurrentes con TensorFlow
• Clasificador lineal

Este libro te enseñará clasificadores de aprendizaje automático usando scikit-learn y tensorflow. El libro proporciona una excelente visión general de las funciones que puedes usar para construir una máquina de vectores de soporte, un árbol de decisión, un perceptrón y k-vecinos más cercanos. Gracias a este libro, podrás configurar un pipeline de aprendizaje que maneje los 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 el trasfondo 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 de software e ingeniería | Análisis y diseño de sistemas
- Informática | Software matemático y estadístico

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