Python Machine Learning. Vahid Mirjalili

de código proporcionados en este libro requiere una instalación de Python 3.6.0 o posterior en macOS, Linux o Microsoft Windows. Con frecuencia utilizaremos librerías básicas de Python para computación científica, como SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib y pandas.

      En el primer capítulo encontrarás instrucciones y consejos útiles para configurar tu entorno de Python y estas librerías básicas. Añadiremos librerías adicionales a nuestro repertorio. Además, en los correspondientes capítulos también se proporcionan instrucciones de instalación: la librería NLTK para procesamiento de lenguaje natural (Capítulo 8, Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimientos), el framework de desarrollo web Flask (Capítulo 9, Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web), la librería Seaborn para la visualización de datos estadísticos (Capítulo 10, Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión) y TensorFlow para el entrenamiento eficaz de redes neuronales en unidades de procesamiento gráfico (Capítulos 13 a 16).

A quién va dirigido este libro

      Si te interesa saber cómo utilizar Python para empezar a dar respuesta a cuestiones importantes sobre tus datos, elige Aprendizaje automático con Python - Segunda edición. Tanto si deseas empezar desde cero como si deseas ampliar tus conocimientos científicos sobre datos, este es un recurso esencial e ineludible.

Convenciones

      En este libro, encontrarás múltiples estilos de texto que distinguen entre diferentes tipos de información. A continuación, verás algunos ejemplos de estos estilos y una explicación de su significado.

      Código en texto, nombres de tablas de bases de datos, nombres de directorios, nombres de archivos, extensiones de archivo, nombres de ruta, URL ficticias, entradas de usuario y controles de Twitter se muestran del siguiente modo: «Con la configuración out_file=None, asignamos directamente el dato de punto a una variable dot_data, en lugar de escribir un fichero tree.dot intermedio al disco».

      Un bloque de código se indica de este modo:

      >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

      >>> knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, p=2,

      ... metric='minkowski')

      >>> knn.fit(X_train_std, y_train)

      >>> plot_decision_regions(X_combined_std, y_combined,

      ... classifier=knn, test_idx=range(105,150))

      >>> plt.xlabel('petal length [standardized]')

      >>> plt.ylabel('petal width [standardized]')

      >>> plt.show()

      Todas las líneas de comando de entrada y salida se escriben así:

      pip3 install graphviz

      Los nuevos términos y las palabras importantes se muestran en negrita. Las palabras que ves en pantalla, por ejemplo en menús o cuadros de diálogo, aparecen en el texto de este modo: «Después de hacer clic en el botón Dashboard de la esquina superior derecha, accedemos al panel de control que se muestra en la parte superior de la página».

Advertencias o notas importantes se muestran en un cuadro como este.

Trucos y consejos se muestran así.

Descargar el código de ejemplo y las imágenes en color de este libro

      En la parte inferior de la primera página del libro encontrarás el código de acceso que te permitirá descargar de forma gratuita los contenidos adicionales del libro.

      Índice

      Sobre los autores

       Introducción

       Qué contiene este libro

       Qué necesitas para este libro

       A quién va dirigido este libro

       Convenciones

       Descargar el código de ejemplo y las imágenes en color de este libro

      Capítulo 1: Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos

       Crear máquinas inteligentes para transformar datos en conocimiento

       Los tres tipos de aprendizaje automático

       Hacer predicciones sobre el futuro con el aprendizaje supervisado

       Clasificación para predecir etiquetas de clase

       Regresión para predecir resultados continuos

       Resolver problemas interactivos con aprendizaje reforzado

       Descubrir estructuras ocultas con el aprendizaje sin supervisión

       Encontrar subgrupos con el agrupamiento

       Reducción de dimensionalidad para comprimir datos

       Introducción a la terminología básica y las notaciones

       Una hoja de ruta para crear sistemas de aprendizaje automático

       Preprocesamiento: Dar forma a los datos

       Entrenar y seleccionar un modelo predictivo

       Evaluar modelos y predecir instancias de datos no vistos

       Utilizar Python para el aprendizaje automático

       Utilizar la distribución y el gestor de paquetes Anaconda de Python

       Paquetes