توضیحاتی در مورد کتاب Python Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to Learn Python Machine Learning Step by Step Using Scikit-Learn and Tensorflow
نام کتاب : Python Machine Learning: The Ultimate Beginner's Guide to Learn Python Machine Learning Step by Step Using Scikit-Learn and Tensorflow
عنوان ترجمه شده به فارسی : یادگیری ماشین پایتون: راهنمای مبتدی نهایی برای یادگیری گام به گام یادگیری ماشین پایتون با استفاده از Scikit-Learn و Tensorflow
سری :
نویسندگان : Turner, Ryan
ناشر :
سال نشر : 2019
تعداد صفحات : 144
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 2 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
فهرست مطالب :
Getting Started......Page 8
What is Machine Learning?......Page 9
Classification of Machine Learning Algorithms......Page 10
Supervised Learning......Page 11
Unsupervised Learning......Page 12
Reinforcement Learning......Page 13
What is Deep Learning?......Page 14
What is TensorFlow?......Page 15
Chapter 1: History of Machine Learning......Page 16
Chapter 2: Theories of Machine Learning......Page 19
Chapter 3: Approaches to Machine Learning......Page 22
Philosophies of Machine Learning......Page 23
Supervised and Semi-supervised Learning Algorithms......Page 26
Unsupervised Learning Algorithms......Page 27
Reinforcement Learning......Page 28
Chapter 4: Environment Setup......Page 29
Installing Scikit-Learn......Page 30
Installing TensorFlow......Page 31
Chapter 5: Using Scikit-Learn......Page 38
Loading Datasets......Page 39
Regression......Page 40
Chapter 6: k-Nearest Neighbors Algorithm......Page 44
Splitting the Dataset......Page 46
Feature Scaling......Page 47
Training the Algorithm......Page 48
Evaluating the Accuracy of the Algorithm......Page 49
Comparing K Value with the Error Rate......Page 50
Chapter 7: K-Means Clustering......Page 52
Data Preparation......Page 55
Visualizing the Data......Page 56
Creating Clusters......Page 58
Chapter 8: Support Vector Machines......Page 61
Importing the Dataset......Page 63
Preprocessing the Data......Page 65
Training the Algorithm......Page 66
Making Predictions......Page 67
Evaluating the Accuracy of the Algorithm......Page 68
Chapter 9: Machine Learning and Neural Networks......Page 70
Feedforward Neural Networks......Page 72
Recurrent Neural Networks......Page 73
Chapter 10: Machine Learning and Big Data......Page 75
Chapter 11: Machine Learning and Regression......Page 80
Chapter 12: Machine Learning and the Cloud......Page 82
Benefits of Cloud-Based Machine Learning......Page 86
Chapter 13: Machine Learning and the Internet of Things (IoT)......Page 88
Consumer Applications......Page 90
Commercial Applications......Page 92
Industrial Applications......Page 95
Infrastructure Applications......Page 98
Trends in IoT......Page 101
Chapter 14: Machine Learning and Robotics......Page 107
Examples of Industrial Robots and Machine Learning......Page 110
Neural Networks with Scikit-learn......Page 111
Chapter 15: Machine Learning and Swarm Intelligence......Page 112
Swarm Behavior......Page 113
Applications of Swarm Intelligence......Page 114
Chapter 16: Machine Learning Models......Page 117
Chapter 17: Applications of Machine Learning......Page 121
Chapter 18: Programming and (Free) Datasets......Page 127
Limitations of Machine Learning......Page 128
The Philosophical Objections: Jobs, Evil, and Taking Over the World......Page 133
Chapter 19: Machine Learning and the Future......Page 137
Conclusion......Page 142