| Titre : |
Machine learning : implémentation en Python avec Scikit-learn |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Virginie Mathivet |
| Editeur : |
Saint-Herblain ; Londres : Editions ENI |
| Année de publication : |
2021 |
| Collection : |
Expert IT, ISSN 1958-9913 |
| Importance : |
325 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
22 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-409-03251-6 |
| Note générale : |
Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Descripteurs : |
Apprentissage automatique , Données massives , Exploration de données , Langage de programmation
|
| Tags : |
Python (langage de programmation) |
| Index. décimale : |
216 Statistique computationnelle |
| Résumé : |
Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn.
Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec ses différentes étapes. Les premiers chapitres s’intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation.
Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : la classification, la régression, avec le cas particulier de la prédiction, ainsi que le clustering et plus globalement l’apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d’évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-learn. [Résumé éditeur] |
| Note de contenu : |
La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain. - La couv. porte en plus : "En téléchargement : code source et datasets, template CRISP" |
| En ligne : |
https://www.editions-eni.fr/livre/machine-learning-implementation-en-python-avec [...] |
| Permalink : |
https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=171588 |
Machine learning : implémentation en Python avec Scikit-learn [texte imprimé] / Virginie Mathivet . - Saint-Herblain ; Londres : Editions ENI, 2021 . - 325 p. : ill. ; 22 cm. - ( Expert IT, ISSN 1958-9913) . ISBN : 978-2-409-03251-6 Index Langues : Français ( fre)
| Descripteurs : |
Apprentissage automatique , Données massives , Exploration de données , Langage de programmation
|
| Tags : |
Python (langage de programmation) |
| Index. décimale : |
216 Statistique computationnelle |
| Résumé : |
Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn.
Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec ses différentes étapes. Les premiers chapitres s’intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation.
Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : la classification, la régression, avec le cas particulier de la prédiction, ainsi que le clustering et plus globalement l’apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d’évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-learn. [Résumé éditeur] |
| Note de contenu : |
La graphie correcte du lieu d'édition est : Saint-Herblain. - La couv. porte en plus : "En téléchargement : code source et datasets, template CRISP" |
| En ligne : |
https://www.editions-eni.fr/livre/machine-learning-implementation-en-python-avec [...] |
| Permalink : |
https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=171588 |
|  |
Machine learning / Saint-Herblain ; Londres : Editions ENI (2021)
