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INSEGNARE LA PROGRAMMAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO CON PANDAS E JUPYTER-LAB

Über INSEGNARE LA PROGRAMMAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO CON PANDAS E JUPYTER-LAB

Questo libro è pensato per coloro che desiderano entrare nel mondo dell'apprendimento automatico, cioè per i principianti. Inizialmente verrà affrontata la manipolazione dei dati utilizzando i dataframe nel linguaggio di programmazione Python, integrato nel framework Jupyter-lab e in Pandas. I dati saranno poi estratti da file csv per essere gestiti in dataframe. Indicizzazione, selezione e allocazione, indicizzazione in Pandas, selezione basata su tag, selezione condizionale, allocazione dei dati, funzioni di riepilogo, mappe, raggruppamento e ordinamento. Infine, si procederà a programmare i modelli di base dell'apprendimento supervisionato, come la regressione lineare con una singola variabile, la regressione lineare con variabili multiple, il salvataggio e il caricamento del modello di addestramento, la gestione dei dati con variabili dummy, la separazione dei set di dati di addestramento e di test.

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  • Sprache:
  • Italienisch
  • ISBN:
  • 9786205657256
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 84
  • Veröffentlicht:
  • 31. Januar 2023
  • Abmessungen:
  • 150x6x220 mm.
  • Gewicht:
  • 143 g.
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Beschreibung von INSEGNARE LA PROGRAMMAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO CON PANDAS E JUPYTER-LAB

Questo libro è pensato per coloro che desiderano entrare nel mondo dell'apprendimento automatico, cioè per i principianti. Inizialmente verrà affrontata la manipolazione dei dati utilizzando i dataframe nel linguaggio di programmazione Python, integrato nel framework Jupyter-lab e in Pandas. I dati saranno poi estratti da file csv per essere gestiti in dataframe. Indicizzazione, selezione e allocazione, indicizzazione in Pandas, selezione basata su tag, selezione condizionale, allocazione dei dati, funzioni di riepilogo, mappe, raggruppamento e ordinamento. Infine, si procederà a programmare i modelli di base dell'apprendimento supervisionato, come la regressione lineare con una singola variabile, la regressione lineare con variabili multiple, il salvataggio e il caricamento del modello di addestramento, la gestione dei dati con variabili dummy, la separazione dei set di dati di addestramento e di test.

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