Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
Никогда не программировали, но мечтаете научиться? Знаменитая на весь мир авторская методика Зеда Шоу поможет вам сделать первые шаги в освоении одного из самых увлекательных и востребованных сегодня языков программирования, Python. Читайте упражнения, копируйте примеры и запускайте свои первые программы абсолютно без труда!
Перед вами – увлекательная книга, которую по достоинству оценит любой неравнодушный программист и даже бывалый питонщик. Она составлена на основе одноименного онлайнового руководства docs.python-guide.org/en/latest/ и содержит наработки многочисленных профессионалов и энтузиастов, знающих, что такое Python, и чего вы от него хотите. Проверенные методы и новейшие приемы, собранные в этой книге, помогут вам стать профессиональным Python-программистом и во всеоружии встретить наступающую эпоху Python 3.
Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета. Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размеще-ния внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.
Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных – одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением.
Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гвидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации.
С помощью этой книги вы изучите: Фундаментальные понятия и сферы применения машинного обучения Преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения Способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы с данными Продвинутые методы оценивания модели и тонкая настройка параметров Принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока Методы работы с текстовыми данными Рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков
В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления
Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением
Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта
Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением
Автоматизация рутинных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих плюс дополнительные материалы. Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас? Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как: — поиск определенного текста в файле или в множестве файлов; — создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок; — поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента; — обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера; — разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов; — рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений; — заполнение онлайновых форм. Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач.
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц. Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие, как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.
Based on the latest version of the language, this book offers a self-contained, concise and coherent introduction to programming with Python. The book’s primary focus is on realistic case study applications of Python. Each practical example is accompanied by a brief explanation of the problem-terminology and concepts, followed by necessary program development in Python using its constructs, and simulated testing. Given the open and participatory nature of development, Python has a variety of incorporated data structures, which has made it difficult to present it in a coherent manner. Further, some advanced concepts (super, yield, generator, decorator, etc.) are not easy to explain. The book specially addresses these challenges; starting with a minimal subset of the core, it offers users a step-by-step guide to achieving proficiency.
Цель этой книги — как можно быстрее ввести читателя в курс дела, чтобы тот начал писать на Python работоспособные программы (игры, визуализации данных и веб-приложения), и одновременно заложить основу в области программирования, которая пригодится ему на протяжении всей жизни. Книга написана для людей любого возраста, которые прежде никогда не программировали на Python или вообще никогда не программировали. Если вы хотите быстро изучить азы программирования, чтобы сосредоточиться на интересных проектах, а также проверить свое понимание новых концепций на содержательных задачах — эта книга для вас. Книга также прекрасно подходит для преподавателей, желающих предложить вводный курс программирования, основанный на проектах.