Python Scikit-Learn per principianti: Specializzazione in Scikit-Learn per scienziati dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro è stato lodato per essere un'eccellente e concisa introduzione all'apprendimento automatico, ma è stato criticato per la presenza di numerosi errori, soprattutto per i principianti, che portano alla frustrazione. La qualità del design e dei materiali è stata valutata positivamente in una recensione.

⬤ Introduzione concisa all'apprendimento automatico
⬤ ben progettata con materiali di qualità
⬤ fornisce risorse di supporto per i principianti
⬤ esperienza di acquisto favorevole per alcuni lettori.

⬤ Contiene molti errori che possono frustrare i principianti
⬤ scarso supporto da parte dell'editore e difficoltà a scaricare gli e-book
⬤ esperienza negativa che ha portato alla restituzione per alcuni lettori.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Python Scikit-Learn for Beginners: Scikit-Learn Specialization for Data Scientist

Contenuto del libro:

Python per scienziati dei dati - Specializzazione Scikit-Learn.

Scikit-Learn, nota anche come Sklearn, è una libreria di apprendimento automatico (ML) gratuita e open-source utilizzata per il linguaggio Python. Nel febbraio 2010 questa libreria è stata resa pubblica per la prima volta. In meno di tre anni è diventata una delle librerie di apprendimento automatico più popolari su Github. Scikit-learn è il miglior punto di partenza per accedere a implementazioni facili da usare e di alto livello degli algoritmi più diffusi. Questa libreria accelera lo sviluppo di modelli di ML. Le caratteristiche principali della libreria Scikit-learn sono gli algoritmi di regressione, classificazione e clustering (foreste casuali, K-means, gradient boosting, DBSCAN e macchine vettoriali di supporto). La libreria Scikit-learn si integra bene anche con altre librerie Python, come NumPy, Pandas, IPython, SciPy, Sympy e Matplotlib, per svolgere diversi compiti. Python per scienziati dei dati: Scikit-Learn Specialization presenta un approccio pratico e semplice per imparare velocemente Scikit-learn.

In che cosa è diverso questo libro?

La maggior parte dei libri su Python presuppone che sappiate usare Pandas, NumPy e Matplotlib. Ma questo libro non lo fa. L'autore dedica molto tempo a insegnare come scrivere i codici più semplici in Python per ottenere modelli di apprendimento automatico. La trattazione approfondita della libreria Scikit-learn inizia già dal terzo capitolo. Il fatto di saltare direttamente a Scikit-learn facilita il percorso. Un altro vantaggio è l'uso di Jupyter Notebook per scrivere e spiegare il codice in questo libro. È possibile accedere facilmente ai dataset utilizzati in questo libro scaricandoli in fase di esecuzione. È anche possibile accedervi attraverso la cartella Datasets nei repository di SharePoint e GitHub. Potrete inoltre lavorare su tre mini-progetti pratici:

⬤ Rilevamento di e-mail spam con Scikit-Learn.

⬤ Analisi sentimentale dei film su IMDB.

⬤ Classificazione delle immagini con Scikit-Learn.

Gli script, i grafici e le immagini del libro sono chiari e forniscono immagini di facile comprensione per la descrizione del testo. Se siete alle prime armi con la scienza dei dati, troverete questo libro un'ottima opzione per l'autoapprendimento. Nel complesso, potete contare su questo libro learning by doing per raggiungere più rapidamente i vostri obiettivi di carriera nella scienza dei dati.

Gli argomenti trattati comprendono:

⬤ Introduzione a Scikit-Learn e ad altre librerie di apprendimento automatico.

⬤ Impostazione dell'ambiente e corso accelerato di Python.

⬤ Preelaborazione dei dati con Scikit-Learn.

⬤ Selezione delle caratteristiche con la libreria Scikit-Learn di Python.

⬤ Risoluzione di problemi di regressione nell'apprendimento automatico con la libreria Sklearn.

⬤ Risoluzione di problemi di classificazione nell'apprendimento automatico con la libreria Sklearn.

⬤ Clustering di dati con la libreria Scikit-Learn.

⬤ Riduzione della dimensionalità con PCA e LDA usando Sklearn.

⬤ Selezione dei modelli migliori con Scikit-Learn.

⬤ Elaborazione del linguaggio naturale con Scikit-Learn.

⬤ Classificazione delle immagini con Scikit-Learn.

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