![[İncelemesi] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) Özeti.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2556755/c1a-085k3-6z09d54gt651-qgrlq1.jpg)
Show Notes
Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison)
- Amazon Türkiye Store: https://www.amazon.com.tr/dp/1492047546?tag=9natreetr-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Devamını Oku: https://turkish.9natree.com/read/1492047546/
#Yapılandırılmışveri #Scikitlearnpipeline #Titanicsınıflandırması #Öznitelikseçimi #Regresyonmetrikleri #MachineLearningPocketReference
Matt Harrison tarafından yazılan Machine Learning Pocket Reference, Python ile yapılandırılmış veriler üzerinde makine öğrenmesi uygulamak isteyenler için hazırlanmış, kısa ama yoğun bir teknik başvuru kitabıdır. Kitap, sıfırdan programlama ya da veri bilimi öğretmeyi hedeflemez. Bunun yerine, temel Python bilgisi olan ve özellikle pandas ile tablo biçimindeki verilerle çalışmaya aşina okurlara, uygulamalı makine öğrenmesinin temel iş akışını düzenli biçimde hatırlatır. Odak noktası, müşteri kayıtları, satış tabloları, anketler ya da operasyonel veri kümeleri gibi satır ve sütunlardan oluşan verilerden anlamlı tahminler üretmektir. Harrison, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi ana görevleri, veri temizleme, öznitelik seçimi ve değerlendirme adımlarıyla birlikte ele alır. Titanic veri kümesi üzerinden sınıflandırma örneği sunması, kavramları somut bir iş akışına bağlar. Kitabın amacı, scikit-learn ekosistemini kullanarak model kurma sürecinde ihtiyaç duyulan yöntemleri, metrikleri ve pratik karar noktalarını erişilebilir bir masaüstü rehberi halinde toplamaktır.
- Amazon Türkiye Store: https://www.amazon.com.tr/dp/1492047546?tag=9natreetr-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Devamını Oku: https://turkish.9natree.com/read/1492047546/
#Yapılandırılmışveri #Scikitlearnpipeline #Titanicsınıflandırması #Öznitelikseçimi #Regresyonmetrikleri #MachineLearningPocketReference
Matt Harrison tarafından yazılan Machine Learning Pocket Reference, Python ile yapılandırılmış veriler üzerinde makine öğrenmesi uygulamak isteyenler için hazırlanmış, kısa ama yoğun bir teknik başvuru kitabıdır. Kitap, sıfırdan programlama ya da veri bilimi öğretmeyi hedeflemez. Bunun yerine, temel Python bilgisi olan ve özellikle pandas ile tablo biçimindeki verilerle çalışmaya aşina okurlara, uygulamalı makine öğrenmesinin temel iş akışını düzenli biçimde hatırlatır. Odak noktası, müşteri kayıtları, satış tabloları, anketler ya da operasyonel veri kümeleri gibi satır ve sütunlardan oluşan verilerden anlamlı tahminler üretmektir. Harrison, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi ana görevleri, veri temizleme, öznitelik seçimi ve değerlendirme adımlarıyla birlikte ele alır. Titanic veri kümesi üzerinden sınıflandırma örneği sunması, kavramları somut bir iş akışına bağlar. Kitabın amacı, scikit-learn ekosistemini kullanarak model kurma sürecinde ihtiyaç duyulan yöntemleri, metrikleri ve pratik karar noktalarını erişilebilir bir masaüstü rehberi halinde toplamaktır.
