This book focuses on practical applications of machine learning with Python, covering topics such as data preprocessing, feature selection, model selection, and hyperparameter tuning. It also covers advanced topics such as neural networks, deep learning, and natural language processing. The book begins by introducing the basics of machine learning and its importance in today's world, then dives into the details of how to implement these concepts using Python. The book is divided into four parts: Part 1: Introduction to Machine Learning, Part 2: Data Preparation, Part 3: Model Selection and Evaluation, and Part 4: Advanced Topics. Each part includes several chapters that cover specific aspects of machine learning, such as clustering, decision trees, random forests, support vector machines, and more. Python Machine Learning is written in an approachable style that assumes no prior knowledge of machine learning or Python programming. It includes numerous examples, exercises, and projects to help readers reinforce their understanding of the material.

Эта книга посвящена практическим применениям машинного обучения с Python, охватывая такие темы, как предварительная обработка данных, выбор функций, выбор моделей и настройка гиперпараметров. Он также охватывает такие продвинутые темы, как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка. Книга начинается с введения основ машинного обучения и его важности в современном мире, затем погружается в детали того, как реализовать эти концепции с помощью Python. Книга разделена на четыре части: Часть 1: Введение в машинное обучение, Часть 2: Подготовка данных, Часть 3: Выбор и оценка модели и Часть 4: Дополнительные темы. Каждая часть включает несколько глав, которые охватывают конкретные аспекты машинного обучения, такие как кластеризация, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и многое другое. Python Machine arning написан в доступном стиле, который предполагает отсутствие предварительных знаний о машинном обучении или программировании на Python. Она включает в себя многочисленные примеры, упражнения и проекты, помогающие читателям лучше понять материал.

Ce livre traite des applications pratiques de l'apprentissage automatique avec Python, couvrant des sujets tels que le prétraitement des données, le choix des fonctionnalités, le choix des modèles et la personnalisation des hyperparamètres. Il couvre également des sujets avancés tels que les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage automatique et de son importance dans le monde d'aujourd'hui, puis est plongé dans les détails de la façon de mettre en œuvre ces concepts avec Python. livre est divisé en quatre parties : Partie 1 : Introduction à l'apprentissage automatique, Partie 2 : Préparation des données, Partie 3 : Sélection et évaluation du modèle et Partie 4 : Sujets supplémentaires. Chaque partie comprend plusieurs chapitres qui couvrent des aspects spécifiques de l'apprentissage automatique, tels que le regroupement, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines vectorielles de référence et bien plus encore. Python Machine arning est écrit dans un style abordable qui implique un manque de connaissance préalable de l'apprentissage machine ou de la programmation sur Python. Il comprend de nombreux exemples, exercices et projets qui aident les lecteurs à mieux comprendre le matériel.

Este libro trata sobre las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático con Python, cubriendo temas como el pre-procesamiento de datos, la selección de funciones, la selección de modelos y la personalización de hiperparámetros. También abarca temas tan avanzados como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. libro comienza con la introducción de los fundamentos del aprendizaje automático y su importancia en el mundo moderno, luego se sumerge en los detalles de cómo implementar estos conceptos con Python. libro se divide en cuatro partes: Parte 1: Introducción al aprendizaje automático, Parte 2: Preparación de datos, Parte 3: Selección y evaluación del modelo y Parte 4: Temas adicionales. Cada parte incluye varios capítulos que cubren aspectos específicos del aprendizaje automático, como clustering, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de referencia y más. Python Machine arning está escrito en un estilo asequible que sugiere la falta de conocimiento previo sobre el aprendizaje automático o la programación en Python. Incluye numerosos ejemplos, ejercicios y proyectos para ayudar a los lectores a comprender mejor el material.

Este livro trata de aplicações práticas de aprendizado de máquina com Python, abrangendo temas como pré-processamento de dados, seleção de funções, escolha de modelos e configuração de hiperparâmetros. Ele também abrange temas avançados como redes neurais, aprendizagem profunda e tratamento da linguagem natural. O livro começa introduzindo os fundamentos do aprendizado de máquinas e sua importância no mundo atual, depois mergulha nos detalhes de como implementar esses conceitos com Python. O livro é dividido em quatro partes: Parte 1: Introdução ao aprendizado de máquina, Parte 2: Produção de dados, Parte 3: Escolha e avaliação do modelo e Parte 4: Temas adicionais. Cada parte inclui vários capítulos que abrangem aspectos específicos da aprendizagem de máquinas, tais como clusterização, árvores de soluções, florestas aleatórias, máquinas de vetores de apoio e muito mais. Python Machine arning é escrito em um estilo acessível, que implica a falta de conhecimento prévio sobre treinamento de máquina ou programação em Python. Inclui muitos exemplos, exercícios e projetos que ajudam os leitores a compreender melhor o material.

Questo libro è dedicato alle applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico con Python, includendo argomenti quali il pre-elaborazione dei dati, la scelta delle funzioni, la scelta dei modelli e la configurazione degli iperparametri. occupa anche di temi avanzati come le reti neurali, l'apprendimento profondo e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il libro inizia introducendo le basi dell'apprendimento automatico e la sua importanza nel mondo moderno, poi si immerge nei dettagli di come realizzare questi concetti con Python. Il libro è suddiviso in quattro parti: Parte 1: Introduzione all'apprendimento automatico, Parte 2: Preparazione dei dati, Parte 3: Selezione e valutazione del modello e Parte 4: Argomenti aggiuntivi. Ogni parte comprende diversi capitoli che coprono specifici aspetti dell'apprendimento automatico, quali clustering, alberi di soluzioni, foreste casuali, macchine di supporto vettori e altro ancora. Python Machine arning è scritto in uno stile accessibile che prevede la mancanza di conoscenze preliminari sull'apprendimento automatico o la programmazione su Python. Include numerosi esempi, esercizi e progetti che aiutano i lettori a comprendere meglio il materiale.

Dieses Buch konzentriert sich auf praktische Anwendungen des maschinellen rnens mit Python und behandelt Themen wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl und Hyperparameter-Anpassung. Es umfasst auch fortgeschrittene Themen wie neuronale Netze, Deep arning und natürliche Sprachverarbeitung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens und seiner Bedeutung in der heutigen Welt und taucht dann in die Details ein, wie diese Konzepte mit Python umgesetzt werden können. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil 1: Einführung in maschinelles rnen, Teil 2: Datenaufbereitung, Teil 3: Modellauswahl und -auswertung und Teil 4: Weitere Themen. Jeder Teil umfasst mehrere Kapitel, die spezifische Aspekte des maschinellen rnens wie Clustering, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder, Support-Vector-Maschinen und mehr abdecken. Python Machine arning ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der einen Mangel an Vorkenntnissen über maschinelles rnen oder Python-Programmierung voraussetzt. Es enthält zahlreiche Beispiele, Übungen und Projekte, die den sern helfen, das Material besser zu verstehen.

Ta książka koncentruje się na praktycznych zastosowaniach uczenia maszynowego z Pythonem, obejmujących tematy takie jak wstępne przetwarzanie danych, wybór funkcji, wybór modeli i konfiguracja hiperparametrów. Obejmuje również zaawansowane tematy, takie jak sieci neuronowe, głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego. Książka zaczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia maszynowego i jego znaczenia we współczesnym świecie, a następnie zagłębia się w szczegóły, jak wdrożyć te pojęcia za pomocą Pythona. Książka podzielona jest na cztery części: Część 1: Wprowadzenie do uczenia maszynowego, Część 2: Przygotowanie danych, Część 3: Wybór i ocena modelu oraz Część 4: Tematy dodatkowe. Każda część zawiera kilka rozdziałów, które obejmują konkretne aspekty uczenia maszynowego, takie jak klastry, drzewa decyzyjne, losowe lasy, obsługa maszyn wektorowych i inne. Python Machine arning jest napisany w dostępnym stylu, który zakłada brak wcześniejszej wiedzy na temat uczenia maszynowego lub programowania Pythona. Zawiera wiele przykładów, ćwiczeń i projektów, które pomagają czytelnikom lepiej zrozumieć materiał.

ספר זה מתמקד ביישומים מעשיים של למידת מכונה עם פייתון, המכסים נושאים כגון עיבוד מראש של נתונים, בחירת מאפיינים, בחירת מודל והגדרת היפרפרמטרים. הוא מכסה גם נושאים מתקדמים כגון רשתות עצביות, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את יסודות למידת המכונה ואת חשיבותה בעולם המודרני, ואז מתעמק בפרטים של איך ליישם מושגים אלה באמצעות פייתון. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק 1: מבוא ללימוד מכונה, חלק 2: הכנת נתונים, חלק 3: בחירת מודל והערכה, וחלק 4: נושאים נוספים. כל חלק כולל מספר פרקים המכסים היבטים ספציפיים של למידת מכונה, כגון קיבוצים, עצי החלטה, יערות אקראיים, מכונות וקטורים תומכות ועוד. Python Machine arning נכתב בסגנון נגיש שאינו מניח ידע מוקדם על למידת מכונה או תכנות פייתון. הוא כולל מספר רב של דוגמאות, תרגילים ופרויקטים שיעזרו לקוראים להבין טוב יותר את החומר.''

Bu kitap, veri ön işleme, özellik seçimi, model seçimi ve hiper parametrelerin ayarlanması gibi konuları kapsayan Python ile makine öğreniminin pratik uygulamalarına odaklanmaktadır. Ayrıca sinir ağları, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi gelişmiş konuları da kapsar. Kitap, makine öğreniminin temellerini ve modern dünyadaki önemini tanıtarak başlar, daha sonra Python kullanarak bu kavramların nasıl uygulanacağının ayrıntılarına girer. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm 1: Makine Öğrenimine Giriş, Bölüm 2: Veri Hazırlama, Bölüm 3: Model Seçimi ve Değerlendirmesi ve Bölüm 4: Ek Konular. Her bölüm, kümeleme, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve daha fazlası gibi makine öğreniminin belirli yönlerini kapsayan birkaç bölüm içerir. Python Machine arning, makine öğrenimi veya Python programlama hakkında önceden bilgi sahibi olmayan erişilebilir bir tarzda yazılmıştır. Okuyucuların materyali daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için çok sayıda örnek, alıştırma ve proje içerir.

يركز هذا الكتاب على التطبيقات العملية للتعلم الآلي مع Python، حيث يغطي موضوعات مثل المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، واختيار النماذج، وإعداد مقاييس فرط البرمجيات. كما يغطي موضوعات متقدمة مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي وأهميته في العالم الحديث، ثم يتعمق في تفاصيل كيفية تنفيذ هذه المفاهيم باستخدام Python. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء 1: مقدمة للتعلم الآلي، الجزء 2: إعداد البيانات، الجزء 3: اختيار النموذج وتقييمه، والجزء 4: موضوعات إضافية. يتضمن كل جزء عدة فصول تغطي جوانب محددة من التعلم الآلي، مثل التكتل وأشجار القرار والغابات العشوائية وآلات ناقلات الدعم والمزيد. تمت كتابة Python Machine arning بأسلوب يمكن الوصول إليه لا يفترض أي معرفة مسبقة بالتعلم الآلي أو برمجة Python. يتضمن العديد من الأمثلة والتمارين والمشاريع لمساعدة القراء على فهم المواد بشكل أفضل.

이 책은 데이터 사전 처리, 기능 선택, 모델 선택 및 하이퍼 매개 변수 설정과 같은 주제를 다루는 Python을 통한 머신 러닝의 실제 응용에 중점을 둡니다. 또한 신경망, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 주제를 다룹니다. 이 책은 머신 러닝의 기본 사항과 현대 세계에서의 중요성을 소개하는 것으로 시작한 다음 Python을 사용하여 이러한 개념을 구현하는 방법에 대한 세부 정보를 탐구합니 이 책은 1 부: 기계 학습 소개, 2 부: 데이터 준비, 3 부: 모델 선택 및 평가, 4 부: 추가 주제로 나뉩니다. 각 부분에는 클러스터링, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 등과 같은 머신 러닝의 특정 측면을 다루는 여러 장이 포함됩니다. 파이썬 머신 러닝은 머신 러닝 또는 파이썬 프로그래밍에 대한 사전 지식을 가정하지 않는 액세스 가능한 스타일로 독자가 자료를 더 잘 이해할 수 있도록 수많은 예, 연습 및 프로젝트가 포함되어 있습니다

本書では、Pythonによる機械学習の実用化に焦点を当て、データ前処理、フィーチャー選択、モデル選択、ハイパーパラメータの設定などのトピックを取り上げています。また、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理などの高度なトピックもカバーしています。この本は、機械学習の基礎と現代世界におけるその重要性を紹介し、Pythonを使用してこれらの概念を実装する方法の詳細を掘り下げることから始まります。パート1：機械学習入門、パート2：データ準備、パート3：モデルの選択と評価、パート4：追加トピックの4つの部分に分かれています。各パートには、クラスタリング、意思決定ツリー、ランダムな森林、サポートベクターマシンなど、機械学習の特定の側面をカバーするいくつかの章が含まれています。Python Machine arningは、機械学習やPythonプログラミングの事前知識を前提としたアクセス可能なスタイルで書かれています。それは読者がよりよく材料を理解するのを助ける多数の例、練習およびプロジェクトを含んでいる。

本書著重於Python機器學習的實際應用，涵蓋了數據預處理，功能選擇，模型選擇和超參數設置等主題。它還涵蓋了諸如神經網絡，深度學習和自然語言處理之類的高級主題。這本書首先介紹了機器學習的基礎知識及其在現代世界中的重要性，然後深入研究了如何使用Python來實現這些概念的細節。該書分為四個部分：第1部分：機器學習介紹，第2部分：數據準備，第3部分：模型的選擇和評估以及第4部分：其他主題。每個部分包括幾個章節，涵蓋機器學習的特定方面，例如聚類，決策樹，隨機森林，參考向量機等。Python Machine arning是以負擔得起的風格編寫的，這表明對Python上的機器學習或編程缺乏先驗知識。它包括許多示例，練習和項目，以幫助讀者更好地理解材料。