nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Apply supervised and unsupervised learning to solve practical and real-world big data problems. This book teaches you how to engineer features, optimize hyperparameters, train and test models, develop pipelines, and automate the machine learning (ML) process.The book covers an in-memory, distributed cluster computing framework known as PySpark, machine learning framework platforms known as scikit-learn, PySpark MLlib, H2O, and XGBoost, and a deep learning (DL) framework known as Keras. The book starts off presenting supervised and unsupervised ML and DL models, and then it examines big data frameworks along with ML and DL frameworks. Author Tshepo Chris Nokeri considers a parametric model known as the Generalized Linear Model and a survival regression model known as the Cox Proportional Hazards model along with Accelerated Failure Time (AFT). Also presented is a binary classification model (logistic regression) and an ensemble model (Gradient Boosted Trees). The book introduces DL and an artificial neural network known as the Multilayer Perceptron (MLP) classifier. A way of performing cluster analysis using the K-Means model is covered. Dimension reduction techniques such as Principal Components Analysis and Linear Discriminant Analysis are explored. And automated machine learning is unpacked.This book is for intermediate-level data scientists and machine learning engineers who want to learn how to apply key big data frameworks and ML and DL frameworks. You will need prior knowledge of the basics of statistics, Python programming, probability theories, and predictive analytics.What You Will LearnUnderstand widespread supervised and unsupervised learning, including key dimension reduction techniquesKnow the big data analytics layers such as data visualization, advanced statistics, predictive analytics, machine learning, and deep learningIntegrate big data frameworks with a hybrid of machine learning frameworks and deep learning frameworksDesign, build, test, and validate skilled machine models and deep learning modelsOptimize model performance using data transformation, regularization, outlier remedying, hyperparameter optimization, and data split ratio alterationWho This Book Is ForData scientists and machine learning engineers with basic knowledge and understanding of Python programming, probability theories, and predictive analytics.

N� de ref. del art�culo 9781484277614

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Data Science Solutions with Python : Fast and Scalable Models Using Keras, PySpark MLlib, H2O, XGBoost, and Scikit-Learn
Editor: Apress, Apress
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1484277619
ISBN 13: 9781484277614
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 254�mil�metros de ancho por 178 de alto por 8 de largo
Peso: 271 gramos

Acerca de

Sinopsis

Apply supervised and unsupervised learning to solve practical and real-world big data problems. This book teaches you how to engineer features, optimize hyperparameters, train and test models, develop pipelines, and automate the machine learning (ML) process.

The book covers an in-memory, distributed cluster computing framework known as PySpark, machine learning framework platforms known as scikit-learn, PySpark MLlib, H2O, and XGBoost, and a deep learning (DL) framework known as Keras.

The book starts off presenting supervised and unsupervised ML and DL models, and then it examines big data frameworks along with ML and DL frameworks. Author Tshepo Chris Nokeri considers a parametric model known as the Generalized Linear Model and a survival regression model known as the Cox Proportional Hazards model along with Accelerated Failure Time (AFT). Also presented is a binary classification model (logistic regression) and an ensemble model (Gradient Boosted Trees). The book introduces DL and an artificial neural network known as the Multilayer Perceptron (MLP) classifier. A way of performing cluster analysis using the K-Means model is covered. Dimension reduction techniques such as Principal Components Analysis and Linear Discriminant Analysis are explored. And automated machine learning is unpacked.

This book is for intermediate-level data scientists and machine learning engineers who want to learn how to apply key big data frameworks and ML and DL frameworks. You will need prior knowledge of the basics of statistics, Python programming, probability theories, and predictive analytics.

What You Will Learn

Understand widespread supervised and unsupervised learning, including key dimension reduction techniques
Know the big data analytics layers such as data visualization, advanced statistics, predictive analytics, machine learning, and deep learning
Integrate big data frameworks with a hybrid of machine learning frameworks and deep learning frameworks
Design, build, test, and validate skilled machine models and deep learning models
Optimize model performance using data transformation, regularization, outlier remedying, hyperparameter optimization, and data split ratio alteration

Who This Book Is For

Data scientists and machine learning engineers with basic knowledge and understanding of Python programming, probability theories, and predictive analytics

Acerca del autor

Tshepo Chris Nokeri harnesses advanced analytics and artificial intelligence to foster innovation and optimize business performance. In his functional work, he has delivered complex solutions to companies in the mining, petroleum, and manufacturing industries. He initially completed a bachelor’s degree in information management. Afterward, he graduated with an Honours degree in business science at the University of the Witwatersrand on a TATA Prestigious Scholarship and a Wits Postgraduate Merit Award. They unanimously awarded him the Oxford University Press Prize.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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