#Essais

Machine Learning. Implémentation en Python avec Scikit-learn

Virginie Mathivet

Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en Python. Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes. Les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation. Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : · La classification ; · La régression, avec le cas particulier de la prédiction ; · Le clustering et plus globalement l'apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d'évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-Learn. Pour illustrer les différents chapitres, les techniques et algorithmes présentés sont appliqués sur des datasets souvent utilisés : Iris (classification de fleurs), Boston (prévision de prix de vente d'appartements) et Titanic (prévision de la chance de survie des passagers du bateau).

Par Virginie Mathivet
Chez Editions ENI

0 Réactions | 1 Partages

Genre

Informatique

1

Partages

13/10/2021 400 pages 39,00 €
Scannez le code barre 9782409032516
9782409032516
© Notice établie par ORB
plus d'informations
Retrouver tous les articles sur Machine Learning. Implémentation en Python avec Scikit-learn par Virginie Mathivet

Commenter ce livre