Купить книги Ешь, двигайся, спи Чек-лист. Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Главная Новинки Анонсы Мои заказы Рассылка Оплата и Доставка Контакты
АУДИОКНИГИ ПО БИЗНЕСУ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ДЕТСКАЯ ЛИТЕРАТУРА
ДОМ, БЫТ, ДОСУГ ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ ИНОСТРАННЫЕ ЯЗЫКИ ИСКУССТВО, ЖИВОПИСЬ
ОБЩЕСТВЕННЫЕ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ ПОДАРОЧНАЯ ЛИТЕРАТУРА ПСИХОЛОГИЯ ТЕХНИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА
ХУДОЖЕСТВЕННАЯ и ПОПУЛЯРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ЭЛЕКТРОНИКА РАСПРОДАЖА. СУПЕРСКИДКИ !!!  
Вы находитесь в разделе каталога:
• Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение, Дж. Вандер Плас

Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
Книга Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение
Дж. Вандер Плас
Год выпуска: 2016
Изд-во: Питер
ISBN: 978-5-496-03068-7
Переплёт: мягкий
576 страниц
Цена: 758.00 грн.
Есть в наличии
в корзину

Instant Purshare Только 1 книга
Доставка: по Киеву - в течение суток*
                по Украине - от 2 до 10 суток*
Книга "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение" (оригинал "Python Data Science Handbook") - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?




Оглавление книги "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение"




Предисловие ........................................................................................................ 16
Что такое наука о данных.......................................................................................16
Для кого предназначена эта книга.........................................................................17
Почему Python........................................................................................................18
Общая структура книги..........................................................................................19
Использование примеров кода...............................................................................19
Вопросы установки.................................................................................................20
Условные обозначения...........................................................................................21
Глава 1. IPython: за пределами обычного Python ................................... 22
Командная строка или блокнот?.............................................................................23
Запуск командной оболочки IPython.................................................................23
Запуск блокнота Jupiter....................................................................................23
Справка и документация в оболочке IPython..........................................................24
Доступ к документации с помощью символа ?..................................................25
Доступ к исходному коду с помощью символов ??............................................27
Просмотр содержимого модулей с помощью
Tab-автодополнения.........................................................................................28
Сочетания горячих клавиш в командной оболочке IPython.....................................30
Навигационные горячие клавиши.....................................................................31
Горячие клавиши ввода текста.........................................................................31
Горячие клавиши для истории команд..............................................................32
Прочие горячие клавиши.................................................................................33
"Магические" команды IPython..............................................................................33
Вставка блоков кода: %paste и %cpaste...........................................................34
Выполнение внешнего кода: %run...................................................................35
Длительность выполнения кода: %timeit..........................................................36
Справка по "магическим" функциям: ?, %magic и %lsmagic............................36
История ввода и вывода.........................................................................................37
Объекты In и Out оболочки IPython..................................................................37
Быстрый доступ к предыдущим выводам с помощью знака подчеркивания......38
Подавление вывода..........................................................................................39
Соответствующие "магические" команды........................................................39
Оболочка IPython и использование системного командного процессора.................40
Краткое введение в использование командного процессора.............................40
Инструкции командного процессора в оболочке IPython..................................42
Передача значений в командный процессор и из него.....................................42
"Магические" команды для командного процессора...............................................43
Ошибки и отладка..................................................................................................44
Управление исключениями: %xmode...............................................................44
Отладка: что делать, если чтения трассировок недостаточно..........................47
Профилирование и мониторинг скорости выполнения кода....................................49
Оценка времени выполнения фрагментов кода: %timeit и %time.....................50
Профилирование сценариев целиком: %prun...................................................52
Пошаговое профилирование с помощью %lprun...............................................53
Профилирование использования памяти: %memit и %mprun...........................54
Дополнительные источники информации об оболочке IPython...............................56
Веб-ресурсы.....................................................................................................56
Книги...............................................................................................................56
Глава 2. Введение в библиотеку NumPy ..................................................... 58
Работа с типами данных в языке Python.................................................................59
Целое число в языке Python - больше, чем просто целое число......................60
Список в языке Python - больше, чем просто список.......................................62
Массивы с фиксированным типом в языке Python.............................................63
Создание массивов из списков языка Python....................................................64
Создание массивов с нуля................................................................................65
Стандартные типы данных библиотеки NumPy.................................................66
Введение в массивы библиотеки NumPy.................................................................67
Атрибуты массивов библиотеки NumPy............................................................68
Индексация массива: доступ к отдельным элементам.......................................69
Срезы массивов: доступ к подмассивам............................................................70
Изменение формы массивов.............................................................................74
Слияние и разбиение массивов........................................................................75
Выполнение вычислений над массивами библиотеки NumPy:
универсальные функции.........................................................................................77
Медлительность циклов...................................................................................77
Введение в универсальные функции................................................................79
Обзор универсальных функций библиотеки NumPy..........................................80
Продвинутые возможности универсальных функций........................................84
Универсальные функции: дальнейшая информация.........................................86
Агрегирование: минимум, максимум и все, что посередине....................................86
Суммирование значений из массива.................................................................87
Минимум и максимум.......................................................................................87
Пример: чему равен средний рост президентов США.......................................90
Операции над массивами. Транслирование............................................................91
Введение в транслирование.............................................................................92
Правила транслирования.................................................................................94
Транслирование на практике...........................................................................97
Сравнения, маски и булева логика.........................................................................98
Пример: подсчет количества дождливых дней.................................................98
Операторы сравнения как универсальные функции........................................100
Работа с булевыми массивами........................................................................102
Булевы массивы как маски.............................................................................104
"Прихотливая" индексация..................................................................................108
Исследуем возможности "прихотливой" индексации......................................108
Комбинированная индексация........................................................................109
Пример: выборка случайных точек.................................................................110
Изменение значений с помощью прихотливой индексации.............................112
Пример: разбиение данных на интервалы......................................................113
Сортировка массивов............................................................................................116
Быстрая сортировка в библиотеке NumPy: функции np.sort и np.argsort.........117
Частичные сортировки: секционирование......................................................118
Пример: K ближайших соседей.......................................................................119
Структурированные данные: структурированные массивы
библиотеки NumPy...............................................................................................123
Создание структурированных массивов..........................................................125
Более продвинутые типы данных...................................................................126
Массивы записей: структурированные массивы
с дополнительными возможностями...............................................................127
Вперед, к Pandas............................................................................................128
Глава 3. Манипуляции над данными
с помощью пакета Pandas ............................................................................. 129
Установка и использование библиотеки Pandas....................................................130
Знакомство с объектами библиотеки Pandas.........................................................131
Объект Series библиотеки Pandas...................................................................131
Объект DataFrame библиотеки Pandas............................................................135
Объект Index библиотеки Pandas....................................................................138
Индексация и выборка данных.............................................................................140
Выборка данных из объекта Series.................................................................140
Выборка данных из объекта DataFrame..........................................................144
Операции над данными в библиотеке Pandas.......................................................149
Универсальные функции: сохранение индекса...............................................149
Универсальные функции: выравнивание индексов.........................................150
Универсальные функции: выполнение операции
между объектами DataFrame и Series..............................................................153
Обработка отсутствующих данных........................................................................154
Компромиссы при обозначении отсутствующих данных..................................155
Отсутствующие данные в библиотеке Pandas.................................................155
Операции над пустыми значениями................................................................159
Иерархическая индексация...................................................................................164
Мультииндексированный объект Series..........................................................164
Методы создания мультииндексов..................................................................168
Индексация и срезы по мультииндексу...........................................................171
Перегруппировка мультииндексов..................................................................174
Агрегирование по мультииндексам.................................................................177
Объединение наборов данных: конкатенация и добавление в конец....................178
Напоминание: конкатенация массивов NumPy................................................179
Простая конкатенация с помощью метода pd.concat.......................................180
Объединение наборов данных: слияние и соединение..........................................184
Реляционная алгебра.....................................................................................184
Виды соединений...........................................................................................185
Задание ключа слияния..................................................................................187
Задание операций над множествами для соединений.....................................191
Пересекающиеся названия столбцов: ключевое слово suffixes.......................192
Пример: данные по штатам США....................................................................193
Агрегирование и группировка...............................................................................197
Данные о планетах.........................................................................................198
Простое агрегирование в библиотеке Pandas.................................................198
GroupBy: разбиение, применение, объединение.............................................200
Сводные таблицы.................................................................................................210
Данные для примеров работы со сводными таблицами..................................210
Сводные таблицы "вручную".........................................................................211
Синтаксис сводных таблиц.............................................................................212
Пример: данные о рождаемости.....................................................................214
Векторизованные операции над строками............................................................219
Знакомство со строковыми операциями библиотеки Pandas...........................219
Таблицы методов работы со строками библиотеки Pandas.............................221
Пример: база данных рецептов......................................................................226
Работа с временными рядами...............................................................................230
Дата и время в языке Python..........................................................................231
Временные ряды библиотеки Pandas: индексация по времени........................235
Структуры данных для временных рядов библиотеки Pandas.........................235
Периодичность и смещения дат.....................................................................238
Где найти дополнительную информацию.......................................................246
Пример: визуализация количества велосипедов в Сиэтле..............................246
Увеличение производительности библиотеки Pandas: eval() и query()..................252
Основания для использования функций query() и eval():
составные выражения....................................................................................254
Использование функции pandas.eval() для эффективных операций................255
Использование метода DataFrame.eval() для выполнения операций
по столбцам...................................................................................................257
Метод DataFrame.query()................................................................................259
Производительность: когда следует использовать эти функции.....................259
Дополнительные источники информации.............................................................260
Глава 4. Визуализация с помощью библиотеки Matplotlib ................. 262
Общие советы по библиотеке Matplotlib................................................................263
Импорт matplotlib...........................................................................................263
Настройка стилей...........................................................................................263
Использовать show() или не использовать?
Как отображать свои графики........................................................................264
Сохранение рисунков в файл.........................................................................266
Два интерфейса по цене одного...........................................................................267
Интерфейс в стиле MATLAB............................................................................267
Объектно-ориентированный интерфейс.........................................................268
Простые линейные графики.................................................................................269
Настройка графика: цвета и стили линий.......................................................271
Настройка графика: пределы осей координат................................................273
Метки на графиках.........................................................................................276
Простые диаграммы рассеяния.............................................................................278
Построение диаграмм рассеяния с помощью функции plt.plot.........................279
Построение диаграмм рассеяния с помощью функции plt.scatter....................281
Сравнение функций plot и scatter: примечание относительно производительности.......................................................................................283
Визуализация погрешностей.................................................................................283
Простые планки погрешностей.......................................................................283
Непрерывные погрешности............................................................................285
Графики плотности и контурные графики.............................................................286
Гистограммы, разбиения по интервалам и плотность...........................................290
Двумерные гистограммы и разбиения по интервалам.....................................292
Ядерная оценка плотности распределения.....................................................294
Пользовательские настройки легенд на графиках................................................295
Выбор элементов для легенды.......................................................................297
Задание легенды для точек различного размера............................................298
Отображение нескольких легенд....................................................................300
Пользовательские настройки шкал цветов............................................................301
Выбор карты цветов.......................................................................................302
Ограничения и расширенные возможности по использованию цветов............305
Дискретные шкалы цветов.............................................................................306
Пример: рукописные цифры...........................................................................306
Множественные субграфики.................................................................................308
plt.axes: создание субграфиков вручную........................................................309
plt.subplot: простые сетки субграфиков..........................................................310
Функция plt.subplots: создание всей сетки за один раз...................................311
Функция plt.GridSpec: более сложные конфигурации......................................313
Текст и поясняющие надписи...............................................................................314
Пример: влияние выходных дней на рождение детей в США..........................315
Преобразования и координаты текста............................................................317
Стрелки и поясняющие надписи.....................................................................319
Пользовательские настройки делений на осях координат.....................................321
Основные и промежуточные деления осей координат....................................322
Прячем деления и/или метки.........................................................................323
Уменьшение или увеличение количества делений..........................................324
Более экзотические форматы делений...........................................................325
Краткая сводка локаторов и форматеров.......................................................328
Пользовательские настройки Matplotlib: конфигурации и таблицы стилей............328
Выполнение пользовательских настроек графиков вручную...........................329
Изменяем значения по умолчанию: rcParams..................................................330
Таблицы стилей.............................................................................................332
Построение трехмерных графиков в библиотеке Matplotlib...................................336
Трехмерные точки и линии............................................................................337
Трехмерные контурные графики....................................................................338
Каркасы и поверхностные графики................................................................340
Триангуляция поверхностей...........................................................................341
Отображение географических данных с помощью Basemap..................................344
Картографические проекции..........................................................................346
Отрисовка фона карты...................................................................................351
Нанесение данных на карты...........................................................................353
Пример: города Калифорнии..........................................................................354
Пример: данные о температуре на поверхности Земли...................................355
Визуализация с помощью библиотеки Seaborn.....................................................357
Seaborn по сравнению с Matplotlib..................................................................358
Анализируем графики библиотеки Seaborn....................................................360
Пример: время прохождения марафона.........................................................368
Дополнительные источники информации.............................................................377
Источники информации о библиотеке Matplotlib.............................................377
Другие графические библиотеки языка Python...............................................377
Глава 5. Машинное обучение ....................................................................... 379
Что такое машинное обучение..............................................................................380
Категории машинного обучения.....................................................................380
Качественные примеры прикладных задач машинного обучения....................381
Классификация: предсказание дискретных меток...........................................381
Резюме...........................................................................................................390
Знакомство с библиотекой Scikit-Learn..................................................................391
Представление данных в Scikit-Learn..............................................................391
API статистического оценивания библиотеки Scikit-Learn...............................394
Прикладная задача: анализ рукописных цифр................................................403
Резюме...........................................................................................................408
Гиперпараметры и проверка модели....................................................................408
Соображения относительно проверки модели................................................409
Выбор оптимальной модели...........................................................................413
Кривые обучения...........................................................................................420
Проверка на практике: поиск по сетке...........................................................425
Резюме...........................................................................................................426
Проектирование признаков..................................................................................427
Категориальные признаки..............................................................................427
Текстовые признаки.......................................................................................429
Признаки для изображений............................................................................430
Производные признаки..................................................................................430
Внесение отсутствующих данных...................................................................433
Конвейеры признаков....................................................................................434
Заглянем глубже: наивная байесовская классификация.......................................435
Байесовская классификация...........................................................................435
Гауссов наивный байесовский классификатор................................................436
Полиномиальный наивный байесовский классификатор.................................439
Когда имеет смысл использовать наивный байесовский классификатор.........442
Заглянем глубже: линейная регрессия.................................................................443
Простая линейная регрессия..........................................................................443
Регрессия по комбинации базисных функций.................................................446
Регуляризация...............................................................................................450
Пример: предсказание велосипедного трафика..............................................453
Заглянем глубже: метод опорных векторов..........................................................459
Основания для использования метода опорных векторов...............................459
Метод опорных векторов: максимизируем отступ...........................................461
Пример: распознавание лиц...........................................................................470
Резюме по методу опорных векторов.............................................................474
Заглянем глубже: деревья решений и случайные леса.........................................475
Движущая сила случайных лесов: деревья принятия решений.......................475
Ансамбли оценивателей: случайные леса.......................................................481
Регрессия с помощью случайных лесов..........................................................482
Пример: использование случайного леса для классификации цифр...............484
Резюме по случайным лесам..........................................................................486
Заглянем глубже: метод главных компонент........................................................487
Знакомство с методом главных компонент.....................................................487
Использование метода PCA для фильтрации шума.........................................495
Пример: метод Eigenfaces...............................................................................497
Резюме метода главных компонент................................................................500
Заглянем глубже: обучение на базе многообразий...............................................500
Обучение на базе многообразий: HELLO.........................................................501
Многомерное масштабирование (MDS)...........................................................502
MDS как обучение на базе многообразий.......................................................505
Нелинейные вложения: там, где MDS не работает.........................................507
Нелинейные многообразия: локально линейное вложение.............................508
Некоторые соображения относительно методов обучения
на базе многообразий....................................................................................510
Пример: использование Isomap для распознавания лиц.................................511
Пример: визуализация структуры цифр..........................................................515
Заглянем глубже: кластеризация методом k-средних............................................518
Знакомство с методом k-средних....................................................................518
Алгоритм k-средних: максимизация математического ожидания.....................520
Примеры........................................................................................................525
Заглянем глубже: смеси Гауссовых распределений..............................................532
Причины появления GMM: недостатки метода k-средних................................532
Обобщение EM-модели: смеси Гауссовых распределений...............................535
GMM как метод оценки плотности распределения..........................................540
Пример: использование метода GMM для генерации новых данных...............544
Заглянем глубже: ядерная оценка плотности распределения...............................547
Обоснование метода KDE: гистограммы.........................................................547
Ядерная оценка плотности распределения на практике.................................552
Пример: KDE на сфере...................................................................................554
Пример: не столь наивный байес...................................................................557
Прикладная задача: конвейер распознавания лиц................................................562
Признаки в методе HOG.................................................................................563
Метод HOG в действии: простой детектор лиц...............................................564
Предостережения и дальнейшие усовершенствования...................................569
Дополнительные источники информации по машинному обучению......................571
Машинное обучение в языке Python...............................................................571
Машинное обучение в целом..........................................................................572
Об авторе ............................................................................................................ 573

С этой книгой чаще всего покупают:
Построение систем машинного обучения на языке Python

Построение систем машинного обучения на языке Python

Ричарт В., Коэльо П.Л.
Год выпуска: 2016
Изд-во: ДМК
Временно отсутствует   Оставить заявку
 
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али
Год выпуска: 2016
Изд-во: Питер
в корзину
Только 1 книга
Цена: 599.00 грн. 
 
Цена: 660.00 грн. 
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

рекомендуем
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
Только 1 книга
 
Создаем нейронную сеть (полноцветное издание)

Создаем нейронную сеть (полноцветное издание)

рекомендуем
Тарик Рашид
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
Только 1 книга
Цена: 855.00 грн. 
 
Цена: 475.00 грн. 
Python. К вершинам мастерства

Python. К вершинам мастерства

Рамальо Л.
Год выпуска: 2016
Изд-во: ДМК
в корзину
Только 1 книга
 
Python и машинное обучение

Python и машинное обучение

Рашка С.
Год выпуска: 2016
Изд-во: ДМК
в корзину
Только 1 книга
Цена: 1197.00 грн. 
 
Цена: 1298.00 грн. 
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Кук Даррен
Год выпуска: 2016
Изд-во: ДМК
в корзину
Только 1 книга
 
Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных (полноцветное издание)

Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных (полноцветное издание)

рекомендуем
Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд
Год выпуска: 2018
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
Только 1 книга
Цена: 880.00 грн. 
 
Цена: 560.00 грн. 
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем

рекомендуем
Орельен Жерон
Год выпуска: 2018
Изд-во: Диалектика-Вильямс

в корзину

Instant Purshare Только 1 книга
 
   
Цена: 855.00 грн. 
   

Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение, Дж. Вандер Плас" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Сайт по косметолгии
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, МТС (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам