. The book Knowledge Of Python And Machine Learning (ML) aims to impart knowledge about ML to its readers. The language used in this book is Python, which is one of the most popular languages used in ML. The book is divided into four parts, each part focusing on a different aspect of ML. Part 1 of the book provides an overview of the fundamentals of Python and ML. The second part covers the basics of Data Structures and their implementation in Python. Part 3 deals with Pandas and its applications in ML. Finally, the fourth part discusses some of the more advanced topics in ML such as neural networks and deep learning. The book begins with an introduction to Python and ML, explaining why ML is important and how it has become a crucial tool for businesses today. It then moves on to explaining the concept of supervised and unsupervised learning, followed by a discussion on the different types of ML algorithms such as linear regression, decision trees, random forest, clustering, etc. The book also covers the various libraries and frameworks that are used in ML, including NumPy, SciPy, and Pandas. Part two of the book focuses on data structures, which are essential for any ML project. This section covers topics such as arrays, lists, dictionaries, sets, and tuples. The author explains how to work with these data structures in Python and how to use them to store and manipulate data. The section also covers advanced topics like linked lists and trees. In part three, the book delves into Pandas, which is one of the most popular libraries used in ML. The author explains how to import and export data using Pandas, how to create and manipulate data frames, and how to use Pandas for data cleaning and analysis. The section also covers some of the advanced features of Pandas, such as grouping and merging data. The final part of the book deals with more advanced topics in ML, including neural networks and deep learning. The author explains the concepts of activation functions, backpropagation, and gradient descent, and how these concepts are used in neural networks. The section also covers some of the most popular deep learning frameworks such as TensorFlow and Keras. Throughout the book, the author uses a combination of theory and practical examples to explain complex concepts.

.Книга Knowledge Of Python And Machine arning (ML) направлена на то, чтобы передать знания о ML своим читателям. Язык, используемый в этой книге - Python, который является одним из самых популярных языков, используемых в ML. Книга разделена на четыре части: каждая часть, фокусирующаяся на различных аспектах ML.Part 1 книги, дает обзор основ Python и ML.Во второй части рассматриваются основы Data Structures и их реализация на Python.Part 3 касается Pandas и его приложений в ML.Finally, в четвертой части обсуждаются некоторые более продвинутые темы в ML, такие как нейронные сети и глубокое обучение. Книга начинается с введения в Python и ML, объясняющего, почему ML важен и как он стал важнейшим инструментом для бизнеса сегодня. Затем он переходит к объяснению концепции контролируемого и неконтролируемого обучения, после чего следует обсуждение различных типов алгоритмов ML, таких как линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, кластеризация и т. Д. Книга также охватывает различные библиотеки и фреймворки, которые используются в ML, включая NumPy, SciPy и Pandas.Вторая часть книги посвящена структурам данных, которые необходимы для любого проекта ML. В этом разделе рассматриваются такие темы, как массивы, списки, словари, наборы и кортежи. Автор объясняет, как работать с этими структурами данных на Python и как использовать их для хранения и манипулирования данными. В разделе также рассматриваются дополнительные темы, такие как связанные списки и деревья. В третьей части книга углубляется в Pandas, которая является одной из самых популярных библиотек, используемых в ML. Автор объясняет, как импортировать и экспортировать данные с помощью Pandas, как создавать и манипулировать кадрами данных и как использовать Pandas для очистки и анализа данных. Раздел также охватывает некоторые расширенные функции Pandas, такие как группировка и слияние данных. Заключительная часть книги посвящена более продвинутым темам в ML, включая нейронные сети и глубокое обучение. Автор объясняет понятия функций активации, обратного распространения и градиентного спуска, а также то, как эти понятия используются в нейронных сетях. Раздел также охватывает некоторые из наиболее популярных фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras.На протяжении всей книги автор использует комбинацию теории и практических примеров для объяснения сложных концепций.

.Kniga Knowledge Of Python And Machine arning (ML) vise à transmettre des connaissances sur le ML à ses lecteurs. La langue utilisée dans ce livre est Python, qui est l'une des langues les plus populaires utilisées dans ML. livre est divisé en quatre parties : chaque partie, qui se concentre sur différents aspects du livre ML.Part 1, donne un aperçu des bases de Python et ML.Vo deuxième partie traite des bases de Data Structures et de leur mise en œuvre sur Python.Partie 3 concerne Pandas et ses applications dans ML.Finally, dans la quatrième partie certains sujets plus avancés en ML sont discutés, comme les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. livre commence par une introduction à Python et ML expliquant pourquoi ML est important et comment il est devenu un outil essentiel pour les entreprises aujourd'hui. Il s'agit ensuite d'expliquer le concept d'apprentissage contrôlé et non contrôlé, puis de discuter de différents types d'algorithmes ML, tels que la régression linéaire, les arbres de décision, la forêt aléatoire, le regroupement, etc. livre couvre également les différentes bibliothèques et cadres utilisés dans ML, y compris NumPy, SciPy et Pandas une partie du livre est consacrée aux structures de données qui sont nécessaires pour tout projet ML. Cette section traite de sujets tels que les tableaux, les listes, les dictionnaires, les ensembles et les cortèges. L'auteur explique comment travailler avec ces structures de données sur Python et comment les utiliser pour stocker et manipuler les données. La section traite également d'autres sujets, tels que les listes connexes et les arbres. Dans la troisième partie, le livre est approfondi dans Pandas, qui est l'une des bibliothèques les plus populaires utilisées dans ML. L'auteur explique comment importer et exporter des données avec Pandas, comment créer et manipuler des images de données et comment utiliser Pandas pour nettoyer et analyser les données. La section couvre également certaines fonctionnalités avancées de Pandas, telles que le regroupement et la fusion de données. La dernière partie du livre traite de sujets plus avancés en ML, y compris les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. L'auteur explique les notions de fonctions d'activation, de propagation inverse et de descente gradiente, ainsi que la façon dont ces notions sont utilisées dans les réseaux neuronaux. La section couvre également certains des cadres d'apprentissage profond les plus populaires, tels que TensorFlow et Keras.Tout au long du livre, l'auteur utilise une combinaison de théories et d'exemples pratiques pour expliquer des concepts complexes.

. Knowledge Of Python And Machine arning (ML) tiene como objetivo transmitir el conocimiento de ML a sus lectores. lenguaje utilizado en este libro es Python, que es uno de los lenguajes más populares utilizados en el ML. libro se divide en cuatro partes: cada parte que se centra en los diferentes aspectos del ML.Part 1 libro ofrece una visión general de los fundamentos de Python y ML.En la segunda parte se examinan los fundamentos de Data Structures y su implementación en Python.Part 3 trata de Pandas y sus aplicaciones en ML .Inally, en la cuarta parte se discuten algunos temas más avanzados en el ML, como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. libro comienza con una introducción a Python y ML explicando por qué el ML es importante y cómo se ha convertido en la herramienta más importante para los negocios en la actualidad. Luego pasa a explicar el concepto de aprendizaje controlado e incontrolado, seguido de una discusión sobre los diferentes tipos de algoritmos de ML, como regresión lineal, árboles de decisión, bosque aleatorio, agrupamiento, etc. libro también cubre las diferentes bibliotecas y marcos que se utilizan en ML, incluyendo NumPy, SciPy y Pandas.La segunda parte del libro trata de las estructuras de datos que son necesarias para cualquier proyecto de ML. En esta sección se tratan temas como matrices, listas, diccionarios, conjuntos y tuplas. autor explica cómo trabajar con estas estructuras de datos en Python y cómo usarlas para almacenar y manipular datos. La sección también aborda temas adicionales, como listas y árboles relacionados. En la tercera parte, el libro profundiza en Pandas, que es una de las bibliotecas más populares utilizadas en el ML. autor explica cómo importar y exportar datos con Pandas, cómo crear y manipular marcos de datos y cómo utilizar Pandas para limpiar y analizar datos. La sección también cubre algunas funciones avanzadas de Pandas, como agrupar y combinar datos. La parte final del libro trata temas más avanzados en el ML, incluyendo redes neuronales y aprendizaje profundo. autor explica los conceptos de funciones de activación, propagación inversa y descenso gradiente, así como cómo se utilizan estos conceptos en las redes neuronales. La sección también cubre algunos de los marcos de aprendizaje profundo más populares, como TensorFlow y Keras.A lo largo del libro, el autor utiliza una combinación de teoría y ejemplos prácticos para explicar conceptos complejos.

.Niga Knowledge Of Python And Machine arning (ML) tem como objetivo transmitir conhecimento de ML aos seus leitores. A linguagem usada neste livro é Python, que é um dos idiomas mais populares usados no ML. O livro é dividido em quatro partes: cada parte focada em vários aspectos do ML.Part 1 do livro, fornecendo uma visão geral dos fundamentos de Python e ML.Vo segundo é considerado os fundamentos do Data Estrutures e sua implementação em Python.Parte 3 trata de Pandas e seus aplicativos em ML.Finally, na quarta parte são discutidos alguns temas mais avançados em Mas L, como redes neurais e treinamento profundo. O livro começa com uma introdução em Python e ML que explica por que o ML é importante e como ele se tornou a ferramenta mais importante para o negócio hoje. Em seguida, passa a explicar o conceito de aprendizagem controlada e descontrolada, seguindo a discussão de vários tipos de algoritmos ML, tais como regressão linear, árvores de soluções, floresta aleatória, clusterização etc. O livro também abrange as diversas bibliotecas e quadros usados no ML, incluindo NumPy, SciPy e Pandas.A segunda parte do livro trata das estruturas de dados necessárias para qualquer projeto ML L. Esta seção aborda temas como matrizes, listas, dicionários, conjuntos e cortejos. O autor explica como trabalhar com essas estruturas de dados em Python e como usá-las para armazenar e manipular dados. A seção também aborda temas adicionais, como listas e árvores relacionadas. Na terceira parte, o livro é aprofundado em Pandas, que é uma das bibliotecas mais populares usadas no ML. O autor explica como importar e exportar dados usando Pandas, como criar e manipular quadros de dados e como usar Pandas para limpar e analisar dados. A seção também abrange algumas funções avançadas do Pandas, como agrupamento e fusão de dados. A parte final do livro é sobre temas mais avançados em ML, incluindo redes neurais e treinamento profundo. O autor explica quais são as funções de ativação, disseminação inversa e descida de gradiente, e como esses conceitos são usados nas redes neurais. A seção também abrange alguns dos quadros mais populares de aprendizagem profunda, como TensorFlow e Keras.Ao longo do livro, o autor usa uma combinação de teoria e exemplos práticos para explicar conceitos complexos.

.Niga Knowledge Of Python And Machine arning (ML) ha lo scopo di trasmettere la conoscenza di ML ai suoi lettori. Il linguaggio utilizzato in questo libro è Python, che è una delle lingue più popolari usate in ML. Il libro è suddiviso in quattro parti: ogni parte, focalizzata su diversi aspetti di ML.Part 1 del libro, fornisce una panoramica delle basi di Python e ML.Vo la seconda parte viene esaminata le basi di Data Strutture e la loro implementazione su Python.Part 3 riguarda Pandas e le sue applicazioni in ML.Finally, e la quarta parte parla di alcuni argomenti più avanzati in M L, come le reti neurali e l'apprendimento profondo. Il libro inizia con l'introduzione di Python e ML che spiega perché ML è importante e come è diventato uno strumento fondamentale per le imprese oggi. Poi passa a spiegare il concetto di apprendimento controllato e incontrollato, seguito da una discussione su diversi tipi di algoritmi ML, quali regressione lineare, alberi di soluzioni, foresta casuale, clusterizzazione, ecc. Il libro comprende anche le varie librerie e cornici utilizzate in ML, tra cui NumPy, SciPy e Pandas.La seconda parte del libro è dedicata alle strutture di dati necessarie per qualsiasi progetto MMR L. Questa sezione affronta argomenti quali array, elenchi, dizionari, set e cortei. L'autore spiega come lavorare con queste strutture di dati su Python e come utilizzarle per memorizzare e manipolare i dati. La sezione affronta anche altri argomenti, come elenchi e alberi collegati. Nella terza parte, il libro viene approfondito in Pandas, che è una delle librerie più popolari utilizzate in ML. L'autore spiega come importare ed esportare dati utilizzando Pandas, come creare e manipolare fotogrammi di dati e come utilizzare Pandas per pulire e analizzare i dati. La sezione comprende anche alcune funzioni avanzate di Pandas, ad esempio raggruppamento e fusione di dati. La parte finale del libro riguarda temi più avanzati in ML, tra cui le reti neurali e l'apprendimento approfondito. L'autore spiega le funzioni di attivazione, distribuzione inversa e discesa gradiente e come questi concetti vengono utilizzati nelle reti neurali. La sezione comprende anche alcuni dei framework più popolari dell'apprendimento profondo, come TensorFlow e Keras.Durante tutto il libro, l'autore utilizza una combinazione di teorie e esempi pratici per spiegare concetti complessi.

.Das Buch Knowledge Of Python And Machine arning (ML) zielt darauf ab, das Wissen über ML an seine ser weiterzugeben. Die in diesem Buch verwendete Sprache ist Python, eine der beliebtesten Sprachen in ML. Das Buch ist in vier Teile unterteilt: Jeder Teil, der sich auf verschiedene Aspekte von ML.Part 1 des Buches konzentriert, gibt einen Überblick über die Grundlagen von Python und ML.Der zweite Teil befasst sich mit den Grundlagen von Datenstrukturen und deren Implementierung in Python.Teil 3 befasst sich mit Pandas und seinen Anwendungen in ML.Finally, der vierte Teil diskutiert einige fortgeschrittenere Themen in ML, wie neuronale Netze und Deep arning. Das Buch beginnt mit einer Einführung in Python und ML und erklärt, warum ML wichtig ist und wie es heute zu einem entscheidenden Werkzeug für Unternehmen geworden ist. Dann geht es weiter zur Erläuterung des Konzepts des kontrollierten und unkontrollierten rnens, gefolgt von einer Diskussion über verschiedene Arten von ML-Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Clustering usw. Das Buch umfasst auch verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die in ML verwendet werden, einschließlich NumPy, SciPy und Pandas Daten, die für jedes ML-Projekt benötigt werden. In diesem Abschnitt werden Themen wie Arrays, Listen, Wörterbücher, Sets und Tupel behandelt. Der Autor erklärt, wie man mit diesen Python-Datenstrukturen arbeitet und wie man sie verwendet, um Daten zu speichern und zu manipulieren. Der Abschnitt behandelt auch zusätzliche Themen wie verwandte Listen und Bäume. Im dritten Teil geht das Buch tiefer in Pandas, eine der beliebtesten Bibliotheken in ML. Der Autor erklärt, wie man Daten mit Pandas importiert und exportiert, wie man Datenrahmen erstellt und manipuliert und wie man Pandas verwendet, um Daten zu bereinigen und zu analysieren. Der Abschnitt umfasst auch einige erweiterte Pandas-Funktionen wie Gruppierung und Zusammenführung von Daten. Der letzte Teil des Buches konzentriert sich auf fortgeschrittenere Themen in ML, einschließlich neuronaler Netzwerke und Deep arning. Der Autor erklärt die Konzepte der Aktivierungs-, Rückwärtsausbreitungs- und Gradientenabstiegsfunktionen und wie diese Konzepte in neuronalen Netzwerken verwendet werden. Der Abschnitt deckt auch einige der beliebtesten Deep-arning-Frameworks wie TensorFlow und Keras ab.Während des gesamten Buches verwendet der Autor eine Kombination aus Theorie und praktischen Beispielen, um komplexe Konzepte zu erklären.

The Knowledge Of Python And Machine arning (ML) Book ma na celu przekazanie czytelnikom wiedzy na temat ML. Językiem używanym w tej książce jest Python, który jest jednym z najpopularniejszych języków używanych w ML. Książka podzielona jest na cztery części: każda część, skupiająca się na różnych aspektach ML.Part. 1 książki, daje przegląd podstaw Pythona i ML. Druga część omawia podstawy struktur danych i ich wdrażania w Python.Część 3 dotyczy pandy i jej zastosowań w ML.W czwartej części omówiono bardziej zaawansowane tematy w ML, takie jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Książka rozpoczyna się we wstępie do Pythona i ML, wyjaśniając, dlaczego ML jest ważny i jak stał się krytycznym narzędziem dla biznesu dzisiaj. Następnie wyjaśnia koncepcję nadzorowanego i niezabezpieczonego uczenia się, a następnie omówienie różnych typów algorytmów ML, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, las losowy, klastrowanie itp. Książka obejmuje również różne biblioteki i ramy, które są używane w ML, w tym NumPy, SciPy i Pandas. Druga część książki skupia się na danych struktur, które są wymagane dla każdego projektu ML. Tematy omówione w tej sekcji obejmują tablice, listy, słowniki, zestawy i kropki. Autor wyjaśnia, jak pracować z tymi strukturami danych w Pythonie i jak wykorzystać je do przechowywania i manipulowania danymi. Omówiono również dodatkowe tematy, takie jak listy powiązane i drzewa. W trzeciej części książka wpada do pandy, która jest jedną z najpopularniejszych bibliotek używanych w ML. Autor wyjaśnia, jak importować i eksportować dane za pomocą Pandas, jak tworzyć i manipulować ramkami danych oraz jak używać Pandas do oczyszczania i analizowania danych. Sekcja obejmuje również niektóre zaawansowane funkcje Pandas, takie jak grupowanie i łączenie danych. Ostatnia część książki skupia się na bardziej zaawansowanych tematach w ML, w tym sieciach neuronowych i głębokim uczeniu się. Autor wyjaśnia pojęcia aktywacji, propagacji wstecznej i funkcji gradientu zejścia, a także jak te pojęcia są stosowane w sieciach neuronowych. Sekcja obejmuje również niektóre z najbardziej popularnych głębokich ram uczenia się, takich jak TensorFlow i Keras. W całej książce autor wykorzystuje kombinację teorii i praktycznych przykładów do wyjaśnienia złożonych pojęć.

The Knowledge of Python and Machine arning (ML). השפה שבה משתמשים בספר היא פייתון, שהיא אחת השפות הנפוצות ביותר ב-ML. הספר מחולק לארבעה חלקים: כל חלק, המתמקד בהיבטים שונים של ML.Part 1 של הספר, נותן סקירה של היסודות של פייתון ו-ML. החלק השני דן ביסודות מבני הנתונים והיישום שלהם ב-Python.Part 3 נוגע לפנדה וליישומיה ב-ML.Finally, החלק הרביעי דן בכמה נושאים מתקדמים יותר ב-ML, כגון רשתות עצביות ולמידה עמוקה. הספר מתחיל בהקדמה ל-Python and ML, ומסביר מדוע ML חשובה וכיצד היא הפכה לכלי ביקורתי לעסקים כיום. לאחר מכן הוא ממשיך להסביר את הרעיון של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, ואחריו הוא דן בסוגים שונים של אלגוריתמי ML, כגון רגרסיה לינארית, עצי החלטה, יער אקראי, קיבוצים וכו '. הספר מכסה גם ספריות ומסגרות שונות המשמשות את ML, כולל NumPy, SciPy, ו-Pandas. החלק השני של הספר מתמקד בנתוני מבנים הנדרשים לכל פרויקט ML. נושאים המכוסים בחלק זה כוללים מערכים, רשימות, מילונים, סטים ועליות. המחבר מסביר כיצד לעבוד עם מבני נתונים אלה בפייתון וכיצד להשתמש בהם כדי לאחסן ולתפעל נתונים. נושאים נוספים כגון רשימות מקושרות ועצים מכוסים אף הם. בחלק השלישי, הספר מתעמק ב-Pandas, שהיא אחת הספריות הפופולריות ביותר בשימוש ב-ML. המחבר מסביר כיצד לייבא ולייצא נתונים באמצעות Pandas, כיצד ליצור ולתמרן מסגרות נתונים, וכיצד להשתמש ב-Pandas כדי לטהר ולנתח נתונים. הסעיף גם מכסה כמה תכונות פנדה מתקדמות כמו קיבוצים ומיזוג נתונים. החלק האחרון של הספר מתמקד בנושאים מתקדמים יותר ב-ML, כולל רשתות עצביות ולמידה עמוקה. המחבר מסביר את המושגים של הפעלה, התפשטות לאחור ופונקציות ירידה מגרדיאנט, כמו גם כיצד מושגים אלה משמשים ברשתות עצביות. החלק מכסה גם כמה ממסגרות הלימוד העמוקות הפופולריות ביותר, כגון TensorFlow ו-Karas. לאורך הספר משתמש המחבר בשילוב של תיאוריה ודוגמאות מעשיות כדי להסביר מושגים מורכבים.''

The Knowledge Of Python And Machine arning (ML) kitabı, ML hakkındaki bilgileri okuyucularınıza aktarmayı amaçlamaktadır. Bu kitapta kullanılan dil, ML'de kullanılan en popüler dillerden biri olan Python'dur. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Kitabın ML.Part 1'in farklı yönlerine odaklanan her bölüm, Python ve ML'nin temellerine genel bir bakış sunar. İkinci bölüm, Veri Yapılarının temellerini ve Python'daki uygulamalarını tartışıyor.Bölüm 3, Pandas ve ML'deki uygulamaları ile ilgilidir. Son olarak, dördüncü bölüm, sinir ağları ve derin öğrenme gibi ML'de daha gelişmiş konuları tartışmaktadır. Kitap, Python ve ML'ye giriş ile başlıyor ve ML'nin neden önemli olduğunu ve bugün iş için nasıl kritik bir araç haline geldiğini açıklıyor. Daha sonra denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramını açıklamaya devam eder, ardından doğrusal regresyon, karar ağaçları, rastgele orman, kümeleme vb. Gibi farklı ML algoritmaları tartışılır. Kitap ayrıca NumPy, SciPy ve Pandas dahil olmak üzere ML'de kullanılan çeşitli kütüphaneleri ve çerçeveleri de kapsar. Kitabın ikinci kısmı, herhangi bir ML projesi için gerekli olan yapı verilerine odaklanmaktadır. Bu bölümde ele alınan konular diziler, listeler, sözlükler, kümeler ve tuples içerir. Yazar, Python'da bu veri yapılarıyla nasıl çalışılacağını ve verileri depolamak ve işlemek için nasıl kullanılacağını açıklar. Bağlantılı listeler ve ağaçlar gibi ek konular da ele alınmaktadır. Üçüncü bölümde, kitap ML'de kullanılan en popüler kütüphanelerden biri olan Pandas'a giriyor. Yazar, Pandaları kullanarak verilerin nasıl içe ve dışa aktarılacağını, veri çerçevelerinin nasıl oluşturulacağını ve işleneceğini ve verileri temizlemek ve analiz etmek için Pandaların nasıl kullanılacağını açıklar. Bölüm ayrıca gruplama ve veri birleştirme gibi bazı gelişmiş Pandas özelliklerini de kapsar. Kitabın son kısmı, sinir ağları ve derin öğrenme dahil olmak üzere ML'de daha gelişmiş konulara odaklanmaktadır. Yazar, aktivasyon, geriye doğru yayılma ve gradyan iniş fonksiyonları kavramlarını ve bu kavramların sinir ağlarında nasıl kullanıldığını açıklar. Bölüm ayrıca TensorFlow ve Keras gibi en popüler derin öğrenme çerçevelerinden bazılarını da kapsar. Kitap boyunca, yazar karmaşık kavramları açıklamak için teori ve pratik örneklerin bir kombinasyonunu kullanır.

يهدف كتاب معرفة الثعبان والتعلم الآلي (ML) إلى نقل المعرفة حول ML إلى قرائك. اللغة المستخدمة في هذا الكتاب هي Python، وهي واحدة من أكثر اللغات شعبية المستخدمة في ML. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: كل جزء، يركز على جوانب مختلفة من ML.Part 1 من الكتاب، يعطي لمحة عامة عن أساسيات Python و ML. يناقش الجزء الثاني أساسيات هياكل البيانات وتنفيذها في Python. يتعلق الجزء 3 بباندا وتطبيقاتها في ML.Finally، ويناقش الجزء الرابع بعض الموضوعات الأكثر تقدمًا في ML، مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق. يبدأ الكتاب بمقدمة عن Python و ML، يشرح سبب أهمية ML وكيف أصبحت أداة مهمة للأعمال اليوم. ثم يشرع في شرح مفهوم التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، تليها مناقشة لأنواع مختلفة من خوارزميات ML، مثل الانحدار الخطي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، والتجمع، وما إلى ذلك. يغطي الكتاب أيضًا العديد من المكتبات والأطر المستخدمة في ML، بما في ذلك NumPy و SciPy و Pandas. يركز الجزء الثاني من الكتاب على بيانات الهياكل المطلوبة لأي مشروع ML. تشمل المواضيع التي يغطيها هذا القسم المصفوفات والقوائم والقواميس والمجموعات والدوريات. يشرح المؤلف كيفية العمل مع هياكل البيانات هذه في بايثون وكيفية استخدامها لتخزين البيانات ومعالجتها. كما يتم تغطية مواضيع إضافية مثل القوائم والأشجار المرتبطة. في الجزء الثالث، يتعمق الكتاب في Pandas، وهي واحدة من أكثر المكتبات شعبية المستخدمة في ML. يشرح المؤلف كيفية استيراد وتصدير البيانات باستخدام Pandas، وكيفية إنشاء أطر البيانات ومعالجتها، وكيفية استخدام Pandas لتطهير البيانات وتحليلها. يغطي القسم أيضًا بعض ميزات Pandas المتقدمة مثل التجميع ودمج البيانات. يركز الجزء الأخير من الكتاب على موضوعات أكثر تقدمًا في ML، بما في ذلك الشبكات العصبية والتعلم العميق. يشرح المؤلف مفاهيم التنشيط والانتشار الخلفي ووظائف النسب المتدرج، وكذلك كيفية استخدام هذه المفاهيم في الشبكات العصبية. يغطي القسم أيضًا بعض أطر التعلم العميق الأكثر شعبية، مثل TensorFlow و Keras. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف مزيجًا من النظرية والأمثلة العملية لشرح المفاهيم المعقدة.

Python And Machine arning （ML）の知識は、MLに関する知識を読者に伝えることを目的としています。この本で使用される言語はPythonであり、MLで使用される最も人気のある言語の1つです。この本は4つの部分に分かれています。それぞれの部分はML。Partのさまざまな側面に焦点を当てています。第2部では、Pythonにおけるデータ構造とその実装の基本について説明します。第3部では、PandasとそのML用アプリケーションについて説明します。第4部では、ニューラルネットワークやディープラーニングなど、MLにおけるより高度なトピックについて説明します。この本はPythonとMLの紹介から始まり、MLがなぜ重要なのか、そしてそれが今日のビジネスにとって重要なツールになっているのかを説明します。その後、監督された学習と監視されていない学習の概念を説明し、次に線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、クラスタリングなどのさまざまな種類のMLアルゴリズムについて議論します。この本はまた、NumPy、 SciPy、 Pandasなど、MLで使用されているさまざまなライブラリやフレームワークもカバーしています。本書の第二部では、あらゆるMLプロジェクトに必要な構造データに焦点を当てています。このセクションで説明されているトピックには、配列、リスト、辞書、セット、およびタプルが含まれます。著者は、Pythonでこれらのデータ構造を操作する方法と、データの保存と操作に使用する方法を説明します。リンクされたリストやツリーなどの追加のトピックもカバーされています。第3部では、MLで使用されている最も人気のあるライブラリの1つであるパンダについて詳しく説明しています。著者は、Pandasを使用してデータをインポートおよびエクスポートする方法、データフレームを作成および操作する方法、およびデータをパージおよび分析するためにPandasを使用する方法を説明します。このセクションでは、グループ化やデータマージなどの高度なパンダの機能についても説明します。本の最後の部分は、ニューラルネットワークやディープラーニングなど、MLにおけるより高度なトピックに焦点を当てています。作者は、活性化、後方伝播および勾配降下関数の概念と、これらの概念がニューラルネットワークでどのように使用されているかを説明します。このセクションでは、TensorFlowやKerasなどの最も人気のあるディープラーニングフレームワークについても説明します。本を通して、著者は複雑な概念を説明するために理論と実用的な例の組み合わせを使用します。

. Kniga Python和機器學習（ML）知識旨在將ML知識傳遞給讀者。本書中使用的語言是Python，它是ML中使用的最流行的語言之一。該書分為四個部分：每個部分著重於該書的ML.Part 1的各個方面，概述了Python和ML的基礎。第二部分回顧了Data Structures的基礎及其在Python 上的實現。第3部分涉及Pandas及其在ML.Finally中的應用，在第四部分中。討論了ML中一些更高級的主題，例如神經網絡和深度學習。這本書首先介紹了Python和ML，解釋了ML為什麼很重要，以及它如何成為當今業務的重要工具。然後，他繼續解釋受控和非受控學習的概念，然後討論不同類型的ML算法，例如線性回歸，決策樹，隨機森林，聚類等。該書還涵蓋了ML中使用的各種庫和框架，包括NumPy，SciPy和Pandas。任何ML項目所需的數據結構。本節討論諸如數組，列表，字典，集合和元組之類的主題。作者解釋了如何在Python上處理這些數據結構，以及如何使用它們存儲和操縱數據。本節還討論了其他主題，例如相關的列表和樹木。在第三部分中，該書深入研究了Pandas，這是ML中使用的最受歡迎的圖書館之一。作者解釋了如何使用Pandas導入和導出數據，如何創建和操縱數據幀以及如何使用Pandas清理和分析數據。該部分還涵蓋了Pandas的一些高級功能，例如分組和數據合並。本書的結尾部分涉及ML中更高級的主題，包括神經網絡和深度學習。作者解釋了激活，反向傳播和梯度下降功能的概念，以及這些概念在神經網絡中的使用方式。該部分還涵蓋了一些最受歡迎的深度學習框架，例如TensorFlow和Keras。在整個書中，作者結合了理論和實踐示例來解釋復雜的概念。