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ENSEIGNEMENT DE LA PROGRAMMATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AVEC PANDAS ET JUPYTER-LAB

Om ENSEIGNEMENT DE LA PROGRAMMATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AVEC PANDAS ET JUPYTER-LAB

Ce livre est destiné à ceux qui souhaitent entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, c'est-à-dire en mode débutant. Dans un premier temps, la manipulation des données à l'aide de dataframes dans le langage de programmation Python, intégré au cadre Jupyter-lab et à Pandas, sera abordée. Les données seront ensuite extraites des fichiers csv pour être gérées dans des dataframes. Indexation, sélection et allocation, indexation dans Pandas, sélection basée sur les balises, sélection conditionnelle, allocation de données, fonctions de résumé, cartes et regroupement et tri. Enfin, nous procéderons à la programmation de modèles d'apprentissage supervisé de base tels que la régression linéaire avec une seule variable, la régression linéaire avec des variables multiples, la sauvegarde et le chargement du modèle d'entraînement, la gestion des données avec des variables fictives, la séparation des ensembles de données d'entraînement et de test.

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  • Språk:
  • Franska
  • ISBN:
  • 9786205657249
  • Format:
  • Häftad
  • Sidor:
  • 84
  • Utgiven:
  • 31. januari 2023
  • Mått:
  • 150x6x220 mm.
  • Vikt:
  • 143 g.
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Leveranstid: 2-4 veckor
Förväntad leverans: 10. december 2024

Beskrivning av ENSEIGNEMENT DE LA PROGRAMMATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AVEC PANDAS ET JUPYTER-LAB

Ce livre est destiné à ceux qui souhaitent entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, c'est-à-dire en mode débutant. Dans un premier temps, la manipulation des données à l'aide de dataframes dans le langage de programmation Python, intégré au cadre Jupyter-lab et à Pandas, sera abordée. Les données seront ensuite extraites des fichiers csv pour être gérées dans des dataframes. Indexation, sélection et allocation, indexation dans Pandas, sélection basée sur les balises, sélection conditionnelle, allocation de données, fonctions de résumé, cartes et regroupement et tri. Enfin, nous procéderons à la programmation de modèles d'apprentissage supervisé de base tels que la régression linéaire avec une seule variable, la régression linéaire avec des variables multiples, la sauvegarde et le chargement du modèle d'entraînement, la gestion des données avec des variables fictives, la séparation des ensembles de données d'entraînement et de test.

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