Lisi o Mataupu[Natia][Fa'aali]
I le auala, ua tatou iloa uma le vave o le aʻoaʻoina o masini tekonolosi ua atiaʻe i nai tausaga talu ai. O le aʻoaʻoina o masini o se faʻatonuga lea na tosina mai ai le fiafia o le tele o faʻalapotopotoga, aʻoga, ma vaega.
Ona o lenei mea, o le a ou talanoaina nisi o tusi sili i le aʻoaʻoina o masini e tatau ona faitau e se inisinia poʻo se newbie i aso nei. Atonu ua outou ioe uma o le faitau tusi e le tutusa ma le faaaogaina o le atamai.
O le faitau tusi e fesoasoani i o tatou mafaufau e iloa ai le tele o mea fou. O le faitau o le aʻoaʻoina, pe a uma. O se fa'ailoga e a'oa'oina e le tagata lava ia e manaia tele le maua. O tusi sili ona lelei o loʻo maua i le fanua o le a faʻamamafaina i lenei tusiga.
O tusi o loʻo mulimuli mai e ofoina atu se faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻi-ma-moni i le tele o matata o AI ma e masani ona faʻaaogaina i aʻoaʻoga iunivesite ma fautuaina e le aʻoga ma inisinia tutusa.
Tusa lava pe iai sau tone o masini suʻesuʻe poto masani, o le pikiina o se tasi o nei tusi aoga atonu o se auala sili lea e faʻaleleia ai. A uma mea uma, o le aʻoaʻoina o se faagasologa faifai pea.
1. Masini A'oa'oga Mo Tagata Amata
E te mana'o e su'esu'e a'oa'oga masini ae e te le iloa pe fa'apefea ona fai. E tele fa'amatalaga taua ma fa'amaumauga e tatau ona e malamalama i ai a'o le'i amataina lau malaga fa'apitoa ile a'oa'oga masini. Ma ua faatumuina e lenei tusi lena manaoga!
E ofoina atu novice atoatoa ma se tulaga maualuga, talafeagai folasaga i le aʻoaʻoina o masini. O le tusi Machine Learning for Absolute Beginners o se tasi lea o filifiliga sili mo soʻo se tasi o loʻo suʻeina le faʻamatalaga sili ona faigofie o le aʻoaʻoina o masini ma manatu faʻatasi.
Ole tele ml algorithms ole tusi o loʻo faʻatasi ma faʻamatalaga manino ma faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻiga e fesoasoani ai i le au faitau ia malamalama i mea uma o loʻo talanoaina.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Faʻavae o fesoʻotaiga i tua
- Iloiloina o le le atoatoa
- Fa'ainisinia fa'apitoa
- Fetuunaiga
- Fa'amaufa'ailoga
- Fa'amatalaga fa'amama fa'amatalaga
- Laʻau Faʻaiuga
- Fa'ata'ita'iga fa'atasi
2. A'oa'oga masini mo Dummies
O le aʻoaʻoina o masini atonu o se manatu fenumiai mo tagata masani. Peitaʻi, e lē mafaatusalia mo i tatou o ē popoto.
A aunoa ma le ML, e faigata ona faʻatautaia faʻafitauli e pei o suʻesuʻega i luga ole laiga, faʻasalalauga faʻasalalau i luga o itulau uepi, masini, poʻo le faʻamama spam (Ioe!).
O se taunuuga, o lenei tusi e ofoina atu ia te oe se folasaga tuusaʻo o le a fesoasoani ia te oe e aʻoaʻo atili ai e uiga i le malo enigmatic o le aʻoaʻoina o masini. Faatasi ai ma le fesoasoani a le Machine Learning For Dummies, o le a e aʻoaʻoina ai pe faʻafefea ona "tautala" gagana e pei o le Python ma le R, lea e mafai ai ona e aʻoaʻoina komepiuta e faia faʻataʻitaʻiga ma suʻesuʻega faʻamaumauga.
E le gata i lea, o le ae aʻoaʻoina pe faʻapefea ona faʻaaoga le Python's Anaconda ma le R Studio e atiaʻe i le R.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Sauniuniga o faamatalaga
- auala mo le aʻoaʻoina o masini
- Le taamilosaga aʻoaʻoga masini
- A'oa'oga va'ava'aia ma le le va'aia
- A'oa'oga masini a'oa'oga faiga
- Nonoa metotia a'oa'oga masini i taunu'uga
3. Le Tusi a'oa'oga Masini Itulau selau
E mafai ona fa'aogaina vaega uma o le a'oa'oina o masini i lalo ole 100 itulau? Andriy Burkov's The Hundred-Page Machine Learning Book o se taumafaiga e fai le mea lava e tasi.
O le tusi aʻoaʻoga masini e lelei ona tusia ma lagolagoina e taʻitaʻi manatu taʻutaʻua e aofia ai Sujeet Varakhedi, Ulu o Inisinia i eBay, ma Peter Norvig, Faatonu o Suesuega i Google.
O le tusi sili lea mo se tagata amata ile aʻoaʻoga masini. A maeʻa lau faitau maeʻaeʻa o le tusi, o le a mafai ona e fausia ma malamalama i faiga faʻapitoa AI, manuia i se faʻatalanoaga aʻoaʻoga masini, ma faʻalauiloa lau lava kamupani faʻavae ML.
Ae ui i lea, o le tusi e leʻo faʻamoemoeina mo tagata amata atoatoa ile aʻoaʻoga masini. Va'ai i se nofoaga pe afai o lo'o e su'eina se mea e sili atu ona taua.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Anatomy o a aoaoina algorithm
- A'oa'oga va'ava'aia ma a'oa'oga lē va'aia
- Faamalosia Aoao
- Algoritimi Fa'avae o le A'oa'oina o Masini
- Vaaiga lautele o fesoʻotaʻiga Neural ma aʻoaʻoga loloto
4. Malamalama i Masini A'oa'oga
O lo'o tu'uina atu i le tusi Understanding Machine Learning se fa'asalalauga fa'apitoa i le a'oa'oina o masini. O le tusi e su'esu'e loloto i manatu fa'avae, fa'ata'ita'iga fa'atatau, ma fa'a-matematika o a'oa'oga masini.
O le tele o mata'upu a'oa'oga masini o lo'o tu'uina atu i se faiga faigofie e ala ile a'oa'oina o masini. O faʻavae faʻavae o le aʻoaʻoina o masini o loʻo faʻamatalaina i totonu o le tusi, faʻatasi ai ma faʻasologa o le matematika e faʻaliliu ai nei faʻavae i algorithms aoga.
O le tusi o loʻo tuʻuina atu ai faʻavae aʻo leʻi faʻasalalau le tele o mataupu taua e leʻi faʻamatalaina e tusi muamua.
O lo'o aofia ai i totonu o le fa'atalanoaga o manatu fa'atatau ma le mautu ma le lavelave fa'atusatusa o le a'oa'oina, fa'apea fo'i ma fa'ata'ita'iga fa'atatau algorithmic pei o le stochastic. fa'asolo malie, feso'ota'iga neural, ma a'oa'oga fa'atulagaina o galuega, fa'apea fo'i ma manatu fa'atupu fa'apitoa e pei o le PAC-Bayes fa'alatalata ma tapula'a fa'atatau i le fa'amalosi. fa'atulagaina mo fa'au'uga amata po'o a'oga maualuga.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Le lavelave fa'akomepiuta ole a'oa'oga masini
- ML algorithms
- Fesoʻotaʻiga neural
- PAC-Bayes auala
- Fa'asolo fa'asolo malie
- A'oa'oga galuega fa'atulagaina
5. Fa'atomuaga ile A'oa'oga o masini ma le Python
O oe o se saienitisi faʻamatalaga faʻamatalaga Python e manaʻo e suʻesuʻe aʻoaʻoga masini? O le tusi sili e amata ai lau suʻesuʻega aʻoaʻoga masini o le Folasaga i le Aʻoaʻoina o Masini ma le Python: O se Taiala mo Saienitisi Faʻamatalaga.
Faatasi ai ma le fesoasoani a le tusi Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, o le ae mauaina le tele o auala aoga mo le fatuina o polokalame masani aʻoaʻoga masini.
O le ae faʻaogaina laasaga taua uma e aofia ai i le faʻaaogaina o le Python ma le Scikit-Learn package e fausia ai masini faʻalagolago i talosaga.
O le mauaina o se malamalama mautu o le matplotlib ma NumPy faletusi o le a faafaigofieina ai le aoaoina.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- O metotia fa'aonaponei mo le tweaking parameter ma iloiloga fa'ata'ita'iga
- Fa'aoga ma manatu fa'avae a'oa'oga masini
- auala otometi a'oa'oga
- Tekinolosi mo le faʻaogaina o faʻamaumauga o tusitusiga
- Fa'ata'ita'iga filifili ma laina galuega fa'apipi'i encapsulation
- Fa'amatalaga fa'amatalaga pe a mae'a fa'agaioiga
6. A'oa'oga Fa'a-Masini fa'atasi ma a'oa'oga Sci-kit, Keras & Tensorflow
Faatasi ai ma faʻasalalauga sili ona maeʻaeʻa i faʻamatalaga faasaienisi ma masini aʻoaʻoga, e tumu i le malamalama. E fautuaina e su'esu'e atili e tagata popoto ma tagata fou e uiga i lenei mataupu.
E ui lava o lenei tusi o loʻo i ai na o sina vaega itiiti o aʻoaʻoga, ae o loʻo lagolagoina e faʻataʻitaʻiga malolosi, ma tuʻuina atu ai se tulaga i luga o le lisi.
O lenei tusi e aofia ai le tele o mataupu, e aofia ai le scikit-aʻoaʻo mo masini aʻoaʻoga poloketi ma TensorFlow mo le fatuina ma le aʻoaʻoina o fesoʻotaʻiga neural.
A mae'a le faitauina o lenei tusi, matou te manatu o le a sili atu lou saunia e su'esu'e atili i ai loloto aʻoaʻoga ma taulimaina faafitauli aoga.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Su'esu'e le tulaga o le a'oa'oina o masini, aemaise o feso'ota'iga neural
- Su'e se fa'ata'ita'iga o masini a'oa'oga mai le amataga e o'o i le fa'ai'uga e fa'aaoga ai le Scikit-Learn.
- Su'esu'e le tele o fa'ata'ita'iga fa'aa'oa'oga, e pei o metotia fa'aopoopo, togavao fa'afuase'i, la'au fa'ai'uga, ma masini ve'a lagolago.
- Fausia ma aʻoaʻo fesoʻotaʻiga neural e ala i le faʻaogaina o le faletusi TensorFlow.
- Manatu i feso'ota'iga fa'atasi, upega faifaipea, ma a'oa'oga fa'amalosi loloto a'o su'esu'e neural net mamanu.
- A'oa'o pe fa'afefea ma a'oa'o feso'ota'iga neural loloto.
7. A'oa'oga masini mo tagata ta'avale
Mo le tagata fai polokalame masani e fiafia i suʻesuʻega faʻamaumauga, ua tusia le tusi Machine Learning for Hackers. O tagata taʻavale o ni tagata poto poto i le matematika i lenei tulaga.
Mo se tasi e i ai se malamalama mautu i le R, o lenei tusi o se filifiliga sili ona o le tele o ia tusi e totonugalemu i le auiliiliga o faʻamaumauga i le R. Faʻaopoopo i totonu o le tusi o le auala e faʻaogaina ai faʻamatalaga e faʻaaoga ai R.
O le fa'aofiina o tala fa'atatau e fa'amamafaina ai le taua o le fa'aaogaina o masini a'oa'oga algorithms e mafai ona avea ma tusi a'oa'oga a le masini mo tagata ta'avale e sili ona taua.
O le tusi o loʻo tuʻuina atu ai le tele o faʻataʻitaʻiga moni i le lalolagi e faʻafaigofie ma vave le aʻoaʻoina o masini nai lo le loloto o lona manatu i le matematika.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Fausia se fa'avasegaga ole Bayesian e su'esu'e na'o mea o lo'o i totonu ole imeli e iloa ai pe ole spam.
- Va'ai le numera o itulau itulau mo luga ole 1,000 upega tafaʻilagi e faʻaaoga ai le laina laina
- Su'esu'e auala fa'apitoa e ala i le taumafai e ta'e se fa'ailoga mata'itusi sa'o.
8. Python Machine Learning ma Fa'ata'ita'iga
O lenei tusi, e fesoasoani ia te oe e malamalama ai ma fatuina auala eseese o le Aʻoaʻoina o Masini, Aʻoaʻoga loloto, ma Faʻamatalaga Faʻamatalaga, e foliga mai na o le pau lea o le mea e taulaʻi i le Python o se gagana polokalame.
E aofia ai le tele o faletusi malosi mo le faʻatinoina o masini aʻoaʻoga algorithms eseese, pei ole Scikit-Learn. O le Tensor Flow module e faʻaaogaina e aʻoaʻo ai oe e uiga i le aʻoaʻoina loloto.
Ma le mea mulimuli, o loʻo faʻaalia ai le tele o faʻamatalaga auʻiliʻili avanoa e mafai ona ausia e faʻaaoga ai masini ma aʻoaʻoga loloto.
E a'oa'o ai fo'i ia te oe le tele o metotia e mafai ona fa'aogaina e fa'ateleina ai le aoga o le fa'ata'ita'iga e te faia.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- A'oa'oina o le Python ma le Masini A'oa'oga: O se Ta'iala mo le Amata
- Su'esu'eina le seti o fa'amaumauga a le 2 tala fou ma le su'esu'eina o imeli spam a Naive Bayes
- Fa'aaogā SVMs, fa'avasega autu o tala fou Fa'amatamataga fa'asaga i fa'aoga algorithms fa'avae i luga o la'au
- Va'aiga o le kiliki i luga ole fua fa'atatau ile fa'aogaina ole logistic regression
- Le fa'aogaina o fa'asologa fa'aletonu e va'ai ai tau o fa'atauga 'tulaga maualuga
9. Python Machine Learning
O le tusi Python Machine Learning o loʻo faʻamatalaina ai faʻavae o le aʻoaʻoina o masini faʻapea foʻi ma lona taua i le numera numera. O se tusi a'oa'oga masini mo tagata amata.
O lo'o fa'aopoopoina fo'i i totonu o le tusi le tele o subfields ma fa'aoga masini a'oa'oga. O mataupu faavae o le Python polokalame ma le auala e amata ai i le gagana polokalame e leai se totogi ma tatala-punaoa o loʻo aofia foi i le Python Machine Learning tusi.
A maeʻa le tusi aʻoaʻoga masini, e mafai ona e faʻatuina lelei le tele o galuega aʻoaʻoga masini e faʻaaoga ai le Python coding.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Fa'avae atamai fa'apitoa
- o se laau filifiliga
- Fa'afouga fa'atau
- O feso'ota'iga neural loloto
- Python fa'avae polokalame gagana
10. Masini A'oa'oga: Ose Va'aiga Fa'ata'ita'i
A'oa'oga i Masini: O se Va'aiga Fa'ata'ita'i ose tusi malie a'oa'oga a masini e fa'aalia ai ata lanu e le masani ai ma fa'ata'ita'iga fa'atino, fa'ata'ita'iga moni o le lalolagi mai a'oa'oga e pei ole biology, va'aiga faakomepiuta, robotics, ma le faiga o tusitusiga.
E tumu i tala masani ma pseudocode mo algorithms taua. A'oa'oga o le Masini: O se Va'aiga Fa'ata'ita'i, e fa'afeagai ma isi fa'asalalauga a'oa'oga masini o lo'o tu'uina atu i le faiga o se tusi kuka ma fa'amatalaina auala eseese o le heuristic, e taula'i i se faiga fa'ata'ita'iga fa'avae.
O loʻo faʻamaoti mai ml faʻataʻitaʻiga e faʻaaoga ai faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻiga i se auala manino ma malamalama. Faʻavae i luga o se faʻaogaina faʻapitoa, faʻalavelave faʻafuaseʻi, o lenei tusi aʻoga e tuʻuina atu ai se folasaga atoatoa ma faʻapitoa i le vaega o le aʻoaʻoina o masini.
O le anotusi e lautele ma loloto, e aofia ai mea taua i luga o mataupu e pei o le probability, optimization, ma le algebra linear, faʻapea foʻi ma se talanoaga o le alualu i luma faʻaonaponei i le eria e pei o tulaga faʻafuaseʻi, L1 masani, ma aʻoaʻoga loloto.
O le tusi o loʻo tusia i se gagana faʻapitoa, faʻafeiloaʻi, o loʻo i ai le pseudo-code mo algorithms taua tele.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Faʻasaʻo
- Aoao loloto
- L1 faʻatonutonuina
- Optimization
- Faʻaleleia o tusitusiga
- Komepiuta Vision applications
- Polokalama talosaga
11. O Elemene ole A'oa'oga Fa'afuainumera
Mo lona faʻavae faʻavae ma le tele o mataupu eseese, o lenei tusi aʻoaʻoga masini e masani ona faʻaalia i totonu o le fanua.
O lenei tusi e mafai ona faʻaaogaina e fai ma faʻamatalaga mo soʻo se tasi e manaʻomia le suʻesuʻeina o mataupu e pei o neural networks ma suʻega metotia faʻapea foʻi ma se folasaga faigofie ile aʻoaʻoga masini.
O le tusi e faʻamalosia malosi le tagata faitau e fai a latou lava suʻesuʻega ma suʻesuʻega i soʻo se taimi, e faʻatauaina ai le faʻaleleia o tomai ma le fia iloa e manaʻomia e faia ai ni alualu i luma talafeagai i se masini aʻoaʻoga poʻo se galuega.
Ose meafaigaluega taua mo fuainumera ma soʻo se tasi e fiafia i faʻamatalaga faʻamatalaga i pisinisi poʻo le saienisi. Ia mautinoa e te malamalama i le algebra laina i lalo ifo a'o le'i amataina lenei tusi.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- A'oa'oga va'ava'aia (va'aiga) i le a'oa'oina e le'i va'aia
- Fesoʻotaʻiga neural
- Lagolago masini vector
- Fa'avasegaina laau
- Faʻateleina algorithms
12. Fa'ailoaina Mamanu ma A'oa'oga Masini
E mafai ona su'esu'eina mae'ae'a le lalolagi o fa'ata'ita'iga ma a'oa'oga i lenei tusi. O le auala a le Bayesian i le faʻalauiloaina o mamanu na faʻaalia muamua i lenei lomiga.
E le gata i lea, o loʻo suʻesuʻeina e le tusi mataupu luʻitau e manaʻomia se malamalamaga galue o le televariate, faʻamatalaga faasaienisi, ma le algebra laina faavae.
I luga o le a'oa'oina o masini ma mea e ono tutupu, o lo'o tu'uina atu e le tusi fa'asino mataupu o lo'o faasolosolo malie atu le faigata o tulaga lavelave e fa'atatau i aga i fa'amaumauga. O faʻataʻitaʻiga faigofie e tuʻuina atu aʻo leʻi faia se folasaga lautele i le iloa o mamanu.
O lo'o ofoina mai e le tusi auala mo fa'ai'uga fa'atatau, e fa'ataga ai fa'atatau vave i mataupu pe a le mafai ona fa'atino sa'o fofo. E leai nisi tusi o lo'o fa'aogaina fa'ata'ita'iga fa'ata'ita'iga e fa'amatala ai fa'asoa fa'atatau, ae fa'apea.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- auala Bayesian
- Fa'atatau fa'atatau algorithms
- Fa'ata'ita'iga fou e fa'atatau i fatu
- Fa'atomuaga ile a'oa'oga fa'apitoa e ono tutupu mai
- Fa'atomuaga ile iloa o mamanu ma le a'oa'oina o masini
13. Fa'avae o le A'oa'oina o Masini mai Fa'amatalaga Fa'amatalaga Fa'amatalaga
Afai ua e a'oa'oina le fa'avae o le a'oa'oina o masini ma e te mana'o e aga'i atu ile su'esu'eina o fa'amaumauga, o le tusi lea mo oe!!! E ala i le sailia o faʻataʻitaʻiga mai faʻamaumauga tetele, e mafai ona faʻaogaina le Machine Learning e atiaʻe ai faʻataʻitaʻiga vavalo.
O lenei tusi o loʻo suʻesuʻeina le faʻatinoga o le faʻaaogaina o le ML Fa'amatalaga Fa'amatalaga Fa'amatalaga loloto, e aofia uma ai mataupu faavae faʻapitoa ma faʻataʻitaʻiga moni.
E ui lava i le mea moni o le ulutala "Faʻavae o le Aʻoaʻoina o Masini mo Faʻamatalaga Faʻamatalaga Faʻamatalaga" o se gutu, o lenei tusi o le a faʻamatalaina le malaga a le Predictive Data Analytics mai faʻamatalaga i le malamalama i se faaiuga.
O lo'o fa'atalanoaina ai fo'i auala e a'oa'oina ai masini e fa: a'oa'oga fa'amatalaga, a'oa'oga fa'atusa, a'oa'oga fa'apitoa, ma a'oa'oga fa'aletonu, e ta'itasi ma se fa'amatalaga manatu e le fa'atekinisi ona soso'o lea ma fa'ata'ita'iga o le matematika ma fa'ata'ita'iga.
Mataupu o lo'o aofia i le tusi
- A'oa'oga fa'avae fa'amatalaga
- A'oa'oga fa'atusa
- A'oa'oga fa'atatau
- A'oa'oga fa'avae sese
14. Fa'aaogā Fa'ata'ita'iga Va'ai
Applied Predictive Modeling e su'esu'e ai le faagasologa atoa o fa'ata'ita'iga fa'ata'ita'iga, e amata i vaega taua o le fa'agaioia muamua o fa'amaumauga, vaeluaina o fa'amaumauga, ma fa'avae fa'ata'ita'iga.
O le galuega o loʻo tuʻuina atu ai faʻamatalaga manino o le tele o faʻasologa masani ma lata mai ma faʻavasegaina auala, faʻatasi ai ma le taulaʻi i le faʻaalia ma le foia o luitau faʻamatalaga moni o le lalolagi.
O loʻo faʻaalia e le taʻiala vaega uma o le faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻiga ma le tele o faʻataʻitaʻiga, faʻataʻitaʻiga moni-lalolagi, ma o mataupu taʻitasi e aofia ai le R code atoa mo laasaga taʻitasi o le faagasologa.
O lenei voluma tele e mafai ona fa'aoga e fai ma fa'atomuaga i fa'ata'ita'iga vavalo ma le fa'agasologa atoa o fa'ata'ita'iga, e fai ma ta'iala fa'asino mo lōia, po'o se tusitusiga mo a'oa'oga fa'ata'ita'i fa'ata'ita'i tulaga maualuga pe fa'au'u.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Fa'afouga faiga
- Fa'avasegaga metotia
- Lavelave ML algorithms
15. Masini A'oa'oga: Le Ata ma le Saienisi o Algorithms e fa'amanino ai fa'amaumauga
Afai o oe o se tagata faʻapitoa poʻo se tagata poto i le aʻoaʻoina o masini ma e te manaʻo e toe foʻi i le "toe foʻi i mataupu faavae," o lenei tusi e mo oe! E totogi atoa le fa'afetai i le lavelave tele ma le loloto o le Masini A'oa'oga a'o le fa'agaloina lava le va'aiga o ona fa'avae fa'atasi (se mea na ausia!).
A'oa'oga i masini: O le Art and Science of Algorithms e aofia ai le tele o su'esu'ega o le fa'atuputeleina o le lavelave, fa'apea fo'i ma le tele o fa'ata'ita'iga ma ata (ia fa'atumauina mea manaia!).
O loʻo aofia ai foʻi i le tusi le tele o faʻataʻitaʻiga talafeagai, geometric, ma fuainumera faʻataʻitaʻiga, faʻapea foʻi ma mataupu faigata ma fou e pei o le matrix factorization ma le ROC analysis.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Fa'afaigofieina masini a'oa'oga algorithms
- Fa'ata'ita'iga talafeagai
- Fa'ata'ita'iga fa'atusa
- Faataʻitaʻiga faʻamaumauga
- Iloiloga ROC
16. Fa'amatalaga Fa'amatalaga: Meafaigaluega Fa'ata'ita'i ma Fa'atekinisi
I le faʻaaogaina o auala mai le suʻesuʻeina o faʻamaumauga o faʻamaumauga, aʻoaʻoga masini, ma fuainumera, faʻaogaina o faʻamatalaga faʻamatalaga e mafai ai ona tatou maua mamanu i le tele o faʻamaumauga.
E tatau ona e mauaina le tusi Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques pe afai e te manaʻomia le suʻesuʻeina o faʻamatalaga faʻamatalaga faʻapitoa pe fuafua e aʻoaʻo aʻoaʻoga masini i se tulaga lautele.
O le tusi sili i luga o masini aʻoaʻoga e faʻatatau atili i lona itu faʻapitoa. O lo'o su'esu'e atili i mea fa'atekinisi a'oa'oga o masini, ma ta'iala mo le aoina mai o fa'amaumauga ma le fa'aogaina o mea e fai ma fa'atinoga eseese e fa'amasino ai taunu'uga.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Fa'ata'ita'iga laina
- Fetuunaiga
- Fa'ata'ita'iga fa'amaumauga
- Va'ai le faatinoga
- Fa'atusatusaina o auala eliina ai fa'amaumauga
- A'oa'oga fa'avae
- Fa'atusa o le poto & fuifui
- Fa'aleaganu'u ma fa'aonaponei fa'amatalaga eli fa'amatalaga
17. Python mo Su'esu'ega Fa'amatalaga
O le mafai ona iloilo faʻamatalaga o loʻo faʻaaogaina i masini aʻoaʻoga o le tomai pito sili lea ona taua e tatau ona iai i le saienitisi faʻamatalaga. A'o le'i atia'e se fa'ata'ita'iga ML e maua ai se fa'amatalaga sa'o, o le tele o lau galuega o le a aofia ai le tagofiaina, fa'agaioiga, fa'amamā, ma le su'esu'eina o fa'amaumauga.
E tatau ona e masani i gagana faʻapolokalame e pei o Pandas, NumPy, Ipython, ma isi ina ia faʻatino ai suʻesuʻega faʻamaumauga.
Afai e te manaʻo e galue i suʻesuʻega faʻamatalaga poʻo masini aʻoaʻoga, e tatau ona e maua le tomai e faʻaogaina ai faʻamatalaga.
E tatau ona e faitau mautinoa le tusi Python mo Suʻesuʻega Faʻamatalaga i lenei tulaga.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- tāua Python Libraries
- Pandas Maualuga
- Fa'ata'ita'iga Iloiloga o Fa'amaumauga
- Fa'amama fa'amaumauga ma Sauniuniga
- Metotia o le Matematika ma Fa'amaumauga
- Aotelega ma le fa'aputuina o Fa'amaumauga Fa'amatala
18. Fa'asologa o Gagana Faanatura ma le Python
O le fa'avae o faiga a'oa'oga masini o le fa'agaioiina o gagana masani.
O le tusi Natural Language Processing with Python o loʻo faʻatonuina oe ile faʻaogaina o le NLTK, o se faʻaputuga fiafia o Python modules ma meafaigaluega mo faʻataʻitaʻiga ma fuainumera faʻasologa o gagana masani mo le Igilisi ma le NLP lautele.
O le Fa'asologa o le Gagana Fa'alenatura ma le Python tusi e tu'uina atu ai faiga masani a le Python e fa'aalia ai le NLP i se auala manino ma manino.
E mafai e le au faitau ona maua faʻamatalaga faʻamatalaga lelei mo le faʻaogaina o faʻamaumauga e leʻi faʻatulagaina, faʻatulagaina o tusitusiga-gagana, ma isi elemene e taulaʻi atu i le NLP.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- E faapefea ona galue le gagana a le tagata?
- Fa'atonuga fa'amatalaga gagana
- Meafaigaluega Gagana Faanatura (NLTK)
- Fa'avasegaina ma le fa'au'uga fa'auiga
- Fa'amaumauga o gagana lauiloa
- Tu'ufa'atasi auala mai Atamai fa'apitoa ma le gagana
19. Polokalama Tu'ufa'atasi Atamai
O le Polokalama Collective Intelligence na saunia e Toby Segaran, lea ua manatu o se tasi o tusi sili e amata malamalama ai i le aʻoaʻoina o masini, na tusia i le 2007, tausaga aʻo leʻi oʻo i le saienisi faʻamaumauga ma le aʻoaʻoga masini lo latou tulaga o loʻo i ai nei o le taʻitaʻia o auala faʻapolofesa.
O loʻo faʻaaogaina e le tusi le Python e fai ma auala e faʻasalalau ai lona tomai i ana au maimoa. O le Polokalama Collective Intelligence e sili atu o se tusi lesona mo le faʻatinoga o le ml nai lo le faʻamuamua i le aʻoaʻoina o masini.
O loʻo tuʻuina atu e le tusi faʻamatalaga i le atinaʻeina o ML algorithms lelei mo le aoina mai o faʻamatalaga mai polokalama, polokalame mo le mauaina o faʻamatalaga mai luga o upega tafaʻilagi, ma le faʻapipiʻiina o faʻamaumauga na aoina.
O mataupu taʻitasi e aofia ai gaioiga mo le faʻalauteleina o algorithms talanoaina ma faʻaleleia lo latou aoga.
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Filifiliga Bayesian
- Lagolago masini vector
- Su'esu'e masini algorithms
- Auala e fai ai valo'aga
- Tu'ufa'atasi faiga fa'amama
- Fa'avasegaina matrix e le lelei
- Fa'aleleia le atamai mo le fo'ia o fa'afitauli
- Metotia mo le su'eina o vaega po'o mamanu
20. A'oa'oga loloto (Aaptative Computation and Machine Learning Series)
E pei ona tatou iloa uma, o le loloto o le aʻoaʻoina o se faʻaleleia atili o masini aʻoaʻoga e mafai ai e komepiuta ona aʻoaʻo mai faʻatinoga ua mavae ma le tele o faʻamaumauga.
A'o e fa'aogaina auala e a'oa'o ai masini, e mana'omia fo'i lou fa'atalanoa ma ta'iala loloto a'oa'oga. O lenei tusi, ua taʻua o le Tusi Paia o aʻoaʻoga loloto, o le a fesoasoani tele i lenei tulaga.
Tolu tagata poto loloto aʻoaʻoga e aofia ai mataupu sili ona lavelave o loʻo tumu i le matematika ma faʻataʻitaʻiga faʻatupu loloto i totonu o lenei tusi.
O le tu'uina atu o se fa'avae fa'a-matematika ma manatu, o lo'o fa'atalanoaina ai e le galuega ni manatu fa'atatau i le algebra laina, a'oa'oga fa'apea, fa'amatalaga fa'amatalaga, fa'asologa o numera, ma le a'oa'oina o masini.
E suʻesuʻeina talosaga e pei o le faʻaogaina o le gagana masani, faʻalauiloaina o tautalaga, vaʻavaʻai komepiuta, faiga faʻatonu i luga ole laiga, bioinformatics, ma taaloga vitio ma faʻamatalaina auala loloto aʻoaʻoga o loʻo faʻaaogaina e le aufaipisinisi, e pei o fesoʻotaʻiga loloto feedforward, regularization, ma optimization algorithms, convolutional networks, ma auala faʻatino. .
Autu o lo'o aofia i le tusi
- Faitauga numera
- Suesuega A'oa'oga loloto
- Fa'atekonolosi Va'aiga komepiuta
- Deep Feedforward Networks
- Fa'atonuga mo le a'oa'oina o fa'ata'ita'iga loloto
- Faiga Fa'atino
- Suesuega A'oa'oga loloto
iʻuga
O le 20 pito i luga tusi aʻoaʻoga masini o loʻo aoteleina i lena lisi, lea e mafai ona e faʻaogaina e faʻaleleia ai le aʻoaʻoina o masini i le itu e te manaʻo ai.
E mafai ona e atia'e se fa'avae mautu i le tomai e a'oa'o ai masini ma se faletusi fa'asino e mafai ona e fa'aoga so'o a'o e galue i le eria pe a e faitau i tusi eseese nei.
O le a fa'aosofia oe e fa'aauau a'oa'oga, fa'aleleia atili, ma maua se aafiaga tusa lava pe na'o lau faitau tusi e tasi.
A e sauni ma agavaa e atiaʻe au lava masini aʻoaʻoina algorithms, ia manatua o faʻamaumauga e matua taua tele i le manuia o lau poloketi.
Tuua se tali