Ebook Free Python Machine Learning - Second Edition: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow (English Edition), by Sebastian Raschka Vahid Mirjalili
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
Sebastian Raschka, author of the bestselling book, Python Machine Learning, has many years of experience with coding in Python, and he has given several seminars on the practical applications of data science, machine learning, and deep learning, including a machine learning tutorial at SciPy - the leading conference for scientific computing in Python. While Sebastian's academic research projects are mainly centered around problem-solving in computational biology, he loves to write and talk about data science, machine learning, and Python in general, and he is motivated to help people develop data-driven solutions without necessarily requiring a machine learning background. His work and contributions have recently been recognized by the departmental outstanding graduate student award 2016-2017, as well as the ACM Computing Reviews' Best of 2016 award. In his free time, Sebastian loves to contribute to open source projects, and the methods that he has implemented are now successfully used in machine learning competitions, such as Kaggle. Vahid Mirjalili obtained his PhD in mechanical engineering working on novel methods for large-scale, computational simulations of molecular structures. Currently, he is focusing his research efforts on applications of machine learning in various computer vision projects at the Department of Computer Science and Engineering at Michigan State University. Vahid picked Python as his number-one choice of programming language, and throughout his academic and research career he has gained tremendous experience with coding in Python. He taught Python programming to the engineering class at Michigan State University, which gave him a chance to help students understand different data structures and develop efficient code in Python. While Vahid's broad research interests focus on deep learning and computer vision applications, he is especially interested in leveraging deep learning techniques to extend privacy in biometric data such as face images so that information is not revealed beyond what users intend to reveal. Furthermore, he also collaborates with a team of engineers working on self-driving cars, where he designs neural network models for the fusion of multispectral images for pedestrian detection.
Produktinformation
Taschenbuch: 622 Seiten
Verlag: Packt Publishing; Auflage: 2nd Revised edition (20. September 2017)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9781787125933
ISBN-13: 978-1787125933
ASIN: 1787125939
Größe und/oder Gewicht:
19 x 3,6 x 23,5 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
1 Kundenrezension
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 792 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Sebastian achieves something really rare: the book is written for applied ML with lots of code, but goes into mathematical depth where needed. The math can be skipped (or later revisited) without losing context.That's just genius!My personal highlights:Page 120: brining features on the same scale can be easily forgotten.Page 136: assessing feature importance with random forestsPage 155: principal component analysis vs. linear discriminant analysis (lots of explanations + code + math = awesome!)Page 214: dealing with class imbalancePage 345: hard vs. soft clusteringI'm not into DL, so I can't comment it.Definitely one of the very best ML books for practitioners on the market while still not being light on theory.Awesome!
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