Використовуйте можливості Python для аналізу даних і створення глибоких прогностичних моделей

Про цю книгу

• Навчіться інтелектуальному аналізу даних у практичних термінах, використовуючи широкий спектр бібліотек і методів• Дізнайтеся, як знаходити, маніпулювати й аналізувати дані за допомогою Python• Покрокові інструкції щодо створення реальних додатків методів аналізу даних

Для кого ця книга

Якщо ви програміст, який хоче розпочати інтелектуальний аналіз даних, тоді ця книга для вас. Що ви дізнаєтеся

• Застосовувати концепції інтелектуального аналізу даних до проблем реального світу• Передбачати результати спортивних матчів на основі минулих результати• Визначати автора документа на основі його стилю написання• Використовувати API для завантаження наборів даних із соціальних медіа та інших онлайн-сервісів• Знаходити та вилучати хороші функції зі складних наборів даних• Створювати моделі, які вирішують проблеми реального світу• Проектувати та розробляти аналіз даних програми, що використовують різноманітні набори даних• Встановлюйте відтворювані експерименти та створюйте надійні результати• Рекомендуйте фільми, онлайн-знаменитостей і новинні статті на основі особистих уподобань• Обчислюйте на основі великих даних, включаючи дані в реальному часі з Інтернету

Детально

Наступним кроком у інформаційну епоху є отримання розуміння з потоку даних, що надходять до нас. Інтелектуальний аналіз даних надає спосіб знайти цю інформацію, і Python є однією з найпопулярніших мов для інтелектуального аналізу даних, яка забезпечує потужність і гнучкість аналізу.

Ця книга навчить вас проектувати та розробляти програми інтелектуального аналізу даних за допомогою різноманітні набори даних, починаючи з базової класифікації та аналізу спорідненості. Далі ми переходимо до більш складних типів даних, включаючи текст, зображення та графіки. У кожному розділі ми створюємо моделі, які вирішують проблеми реального світу.

У Python доступний багатий і різноманітний набір бібліотек для аналізу даних. Ця книга охоплює велику кількість, включаючи блокнот IPython, pandas, scikit-learn і NLTK.

Кожен розділ цієї книги знайомить вас з новими алгоритмами та техніками. До кінця книги ви отримаєте широке уявлення про використання Python для інтелектуального аналізу даних, добре знаючи та розуміючи алгоритми та реалізації.