Le machine learning avec python : de la théorie à la pratique

Le machine learning avec python : de la théorie à la pratique

"Ce livre sur le Machine Learning avec le langage Python permet de disposer des connaissances théoriques nécessaires pour une compréhension approfondie du Machine Learning et d appréhender les outils techniques utiles pour mettre en pratique les concepts étudiés. L auteur y expose des exemples...

Πλήρης περιγραφή

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Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Khichane, Madjid, 1980-
Άλλοι συγγραφείς: Albert, Patrick, 19..- (Συγγραφέας εισαγωγής κ.λπ.)
Μορφή: Livre papier
Γλώσσα:Français
Έκδοση: St Herblain : Éditions ENI C 2021.
Σειρά:Expert IT
Θέματα:
Apprentissage automatique
Python (langage de programmation)
Données massives
Exploration de données
Manuels d'enseignement supérieur
Σημείωση: Ressources en ligne à. https://www.editions-eni.fr/livre/le-machine-learning-avec-python-de-la-theorie-a-la-pratique-9782409031816
2022, en coffret avec Machine Learning et Deep Learning de Patrick Wampé
La graphie exacte du lieu d'édition est : "Saint-Herblain"
IT = Informatique technique
La couv. porte en plus : "En téléchargement : code source", "+ quiz, version en ligne offerte! pendant 1 an"
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Le Machine Learning avec Python, de la théorie à la pratique, [Madjid Khichane,...], 2021, St-Herblain, Éditions ENI, Expert IT, 978-2-409-03182-3
Πίνακας περιεχομένων:
  • Préface
  • Introduction générale
  • Avant-propos
  • Partie 1, La Data Science - Concepts généraux.
  • Partie 2, Outils techniques de la Data Science - Python, NumPy, Pandas et Jupyter
  • 2-1, Le langage Python
  • 2-2, La bibliothèque NumPy
  • 2-3, La bibliothèque Pandas
  • 2-4, Travailler avec Jupyter
  • Partie 3, Les statistiques
  • Partie 4, Les grands algorithmes du Machine Learning
  • 4-1, La régression linéaire et polynomiale
  • 4-2, La régression logistique
  • 4-3, Arbres de décision et Random Forest
  • 4-4, L algorithme k-means
  • 4-5, Support Vector Machine
  • 4-6, Analyse en composantes principales
  • 4-7, Les réseaux de neurones
  • Partie 5, Le Deep Learning et le traitement automatique du langage
  • 5-1, Le Deep Learning avec TensorFlow
  • 5-2, Le traitement automatique du langage
  • Annexe, La programmation orientée objet avec Python.

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