Ebook Machine Learning Hero - Làm Chủ Data Science Với Python - Machine Learning Với Hướng Dẫn Thực Hành Python Từ Người Mới Bắt Đầu Đến Chuyên Gia [Ấn Bản 2025] [PDF, EPUB] [9398E]
Cuốn sách này cấp quyền truy cập miễn phí vào Nền tảng học trực tuyến của chúng tôi, bao gồm:
- ✓ Repository Code miễn phí với tất cả các code block được sử dụng trong cuốn sách này.
- ✓ Quyền truy cập vào các chương miễn phí trong tất cả các sách lập trình đã xuất bản của thư viện chúng tôi.
- ✓ Hỗ trợ khách hàng cao cấp miễn phí.
- ✓ Và nhiều hơn nữa...!
Trở thành một Machine Learning Hero và Làm chủ Data Science với Python.
Trong một thế giới được thúc đẩy bởi dữ liệu, việc thành thạo machine learning là chìa khóa để bạn mở ra những cơ hội mới và giải quyết các vấn đề phức tạp. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia đang muốn nâng cao kỹ năng của mình, Machine Learning Hero: Làm chủ Data Science với Python chính là hướng dẫn giúp bạn trở nên thành thạo trong machine learning và data science.
Cuốn sách này cung cấp hành trình từng bước khám phá khoa học dữ liệu bằng Python, cung cấp cho bạn các công cụ và kiến thức để tự tin giải quyết các vấn đề thực tế.
Bạn sẽ học được gì:
Làm chủ Python cho Data Science:
Tìm hiểu cách sử dụng Python và các thư viện khoa học dữ liệu quan trọng như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn và Scikit-learn để thao tác, trực quan hóa và phân tích dữ liệu hiệu quả.
Chuẩn bị dữ liệu cho Machine Learning:
Khám phá các kỹ thuật cleaning, transforming và preparing raw data, bao gồm xử lý missing values, feature scaling và encoding categorical variable để đảm bảo các mô hình của bạn chính xác và đáng tin cậy.
Xây dựng các Classical Machine Learning Model:
Hiểu và triển khai các thuật toán machine learning phổ biến như:
- ✓ Linear & Polynomial Regression cho predicting continuous outcomes.
- ✓ Các thuật toán Classification như Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) và Decision Trees để phân loại dữ liệu.
- ✓ K-Means Clustering để khám phá các pattern trong dữ liệu không có label.
Làm chủ Feature Engineering:
Tìm hiểu nghệ thuật feature engineering, chuyển đổi dữ liệu thô thành các feature giúp cải thiện hiệu suất mô hình. Feature engineering là chìa khóa để xây dựng các mô hình học máy hiệu quả tạo ra kết quả có ý nghĩa.
Các Project thực hành để củng cố việc học:
Áp dụng lý thuyết vào thực tế thông qua các dự án thực hành được thiết kế để giúp bạn áp dụng các kỹ thuật học máy vào các tình huống thực tế:
- ✓ Dự đoán giá xe: Sử dụng linear regression để ước tính giá xe dựa trên các yếu tố như số km đã đi, năm và hãng xe.
- ✓ Phân khúc khách hàng: Sử dụng K-Means clustering để nhóm khách hàng theo hành vi, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.
- ✓ Classification Models: Áp dụng các thuật toán classification để dự đoán sự sống sót trên tàu Titanic, sử dụng các precision, recall và AUC-ROC metric để đánh giá hiệu suất.
Các dự án này củng cố các khái niệm chính và đảm bảo bạn có được kinh nghiệm thực tế cần thiết để giải quyết các thách thức về dữ liệu trong thế giới thực.
Cuốn sách này dành cho ai?
- ✓ Các data scientist muốn xây dựng một nền tảng vững chắc về machine learning.
- ✓ Các Python developer muốn mở rộng kỹ năng của mình sang data science.
- ✓ Các chuyên gia muốn sử dụng machine learning để giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Cho dù bạn mới bắt đầu hay đang muốn cải thiện kỹ năng machine learning của mình, cuốn sách này cung cấp mọi thứ bạn cần để trở thành một machine learning hero.
Bắt đầu hành trình của bạn ngay bây giờ:
Với Machine Learning Hero: Làm chủ Data Science với Python, bạn sẽ được trang bị để xử lý các thách thức về dữ liệu trong thế giới thực và khai thác tiềm năng của machine learning trong mọi ngành.
Bạn đã sẵn sàng biến dữ liệu của mình thành những insight có thể hành động được và trở thành một machine learning hero chưa?
Mục lục:
- ✓ Chương 1: Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ Chương 2: Python và các thư viện thiết yếu cho Data Science.
- ✓ Quiz Phần 1: Nền tảng của Machine Learning & Python.
- ✓ Chương 3: Data Preprocessing & Feature Engineering.
- ✓ Chương 4: Các kỹ thuật Supervised Learning.
- ✓ Chương 5: Các kỹ thuật Unsupervised Learning.
- ✓ Chương 6: Các dự án Machine Learning thực tế.
- ✓ Quiz Phần 2: Data Preprocessing & Classical Machine.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !