Вот некоторые из лучших книг по науке о данных и машинному обучению для начинающих или энтузиастов науки о данных, которые хотят сделать потрясающую карьеру в области науки о данных и искусственного интеллекта.
1. «Python для анализа данных», Уэс МакКинни:
Эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство по изучению анализа данных с помощью Python, включая обработку данных, очистку и визуализацию.
Некоторые важные моменты из книги:
Введение в анализ данных: книга представляет собой введение в основы анализа данных с использованием Python. Он охватывает такие темы, как структуры данных, очистка данных, преобразование данных и исследовательский анализ данных.
Обработка данных с помощью pandas: книга подробно описывает pandas, мощную библиотеку для обработки и анализа данных. В нем объясняется, как работать со структурами данных pandas, такими как Series и DataFrame, обрабатывать отсутствующие данные, выполнять агрегирование и группировку данных, а также применять различные операции преобразования данных.
Визуализация данных с помощью matplotlib: в книге рассматриваются методы визуализации данных с использованием matplotlib, популярной библиотеки для построения графиков на Python. Он охватывает создание базовых графиков, настройку эстетики графиков, работу с несколькими графиками и создание интерактивных визуализаций.
Анализ данных временных рядов: «Python для анализа данных» охватывает анализ данных временных рядов с использованием панд. В нем объясняется, как манипулировать и анализировать данные на основе времени, обрабатывать часовые пояса, передискретизировать данные на разных частотах и выполнять вычисления с скользящим окном.
Обработка и анализ табличных данных: в книге рассматриваются методы обработки и анализа табличных данных с использованием панд. Он охватывает такие задачи, как слияние и объединение наборов данных, изменение формы данных, работа с иерархическим индексированием и работа с категориальными данными.
Введение в NumPy: книга представляет собой введение в NumPy, фундаментальную библиотеку для научных вычислений с помощью Python. В нем объясняется, как создавать массивы, выполнять операции с массивами и использовать математические функции NumPy.
Ввод и вывод данных: в книге рассматриваются различные методы ввода и вывода данных, включая чтение и запись данных в различных форматах, таких как CSV, Excel, базы данных SQL и HDF5.
Примеры из практики. В книге приводятся примеры из практики, демонстрирующие реальные примеры и приложения анализа данных с использованием Python. Эти тематические исследования охватывают такие темы, как анализ финансовых данных, анализ данных социальных сетей, а также очистка и подготовка данных.
Оптимизация производительности: книга дает представление об оптимизации производительности операций анализа данных в Python. Он охватывает такие методы, как векторизация, использование Cython для ускорения вычислений и использование параллельной обработки.
Интеграция с другими библиотеками: в книге показано, как интегрировать pandas и другие библиотеки анализа данных с дополнительными инструментами, такими как scikit-learn, statsmodels и seaborn, для сложных задач анализа данных.
2. «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow», Орельен Жерон:
Эта книга представляет собой практическое руководство по машинному обучению с помощью Python, в котором рассматриваются популярные алгоритмы машинного обучения, включая глубокое обучение, с примерами из реальной жизни.
Некоторые важные моменты из книги:
Введение в машинное обучение. Книга начинается с введения в машинное обучение, охватывая такие ключевые понятия, как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Это обеспечивает прочную основу для понимания последующих глав.
Практические примеры: Книга предлагает множество практических примеров и практических упражнений для закрепления изучаемых понятий. Он включает четкие примеры кода и пошаговые объяснения, которые помогут читателям реализовать различные алгоритмы машинного обучения.
Scikit-Learn: книга подробно описывает Scikit-Learn, мощную библиотеку Python для машинного обучения. В нем объясняется, как использовать инструменты Scikit-Learn для предварительной обработки данных, выбора функций, обучения модели, оценки модели и настройки гиперпараметров.
Алгоритмы обучения с учителем: в книге рассматриваются различные алгоритмы обучения с учителем, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, методы опорных векторов и ансамблевые методы. Он дает представление об их теоретических основах, практической реализации и передовом опыте.
Алгоритмы обучения без учителя: в книге рассматриваются популярные алгоритмы обучения без учителя, такие как кластеризация k-средних, DBSCAN и смешанные модели Гаусса. В нем объясняется, как применять эти алгоритмы для таких задач, как кластеризация, уменьшение размерности и обнаружение аномалий.
Нейронные сети и глубокое обучение. Книга знакомит с нейронными сетями и глубоким обучением с использованием Keras и TensorFlow. Он охватывает такие темы, как нейронные сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративно-состязательные сети (GAN). Он также исследует трансферное обучение и тонкую настройку предварительно обученных моделей.
Обработка естественного языка (NLP): книга затрагивает NLP и охватывает такие темы, как встраивание слов, рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательностей и механизмы внимания. Он демонстрирует, как создавать модели НЛП с помощью TensorFlow и Keras.
Обучение с подкреплением: книга представляет собой введение в обучение с подкреплением, включая такие понятия, как марковские процессы принятия решений, Q-обучение и глубокие Q-сети (DQN). Он демонстрирует, как создавать агенты обучения с подкреплением с помощью OpenAI Gym.
Производство моделей машинного обучения: в книге рассматриваются практические аспекты внедрения моделей машинного обучения в производство. Он охватывает такие темы, как развертывание модели, масштабируемость, оптимизация производительности и мониторинг систем машинного обучения.
TensorFlow и Keras: в книге широко используются TensorFlow и Keras для реализации различных моделей и алгоритмов машинного обучения. Он обеспечивает прочную основу для этих библиотек и демонстрирует их использование для создания сквозных конвейеров машинного обучения.
3. «Наука о данных с нуля», Джоэл Грус:
Эта книга представляет собой введение в науку о данных и охватывает такие темы, как анализ данных, визуализация и алгоритмы машинного обучения с помощью Python.
Некоторые важные моменты из этой книги:
Введение в Python. Книга начинается с введения в программирование на Python, не предполагая никаких предварительных знаний в области программирования. Он охватывает основы Python, такие как типы данных, поток управления, функции и модули, обеспечивая основу для последующих концепций науки о данных.
Введение в науку о данных: в книге представлен обзор процесса обработки данных, включая сбор данных, очистку данных, исследовательский анализ данных и построение моделей. В нем подчеркивается важность понимания данных и использования соответствующих методов анализа.
Работа с данными: в книге рассматриваются основные методы работы с данными с использованием библиотек Python, таких как NumPy и pandas. В нем объясняются такие понятия, как массивы, фреймы данных, агрегация данных, фильтрация, слияние и обработка отсутствующих данных.
Визуализация данных: книга знакомит с визуализацией данных с использованием таких библиотек, как matplotlib и seaborn. Он охватывает методы создания различных типов графиков, в том числе линейных графиков, точечных графиков, гистограмм и гистограмм, для эффективного представления информации на основе данных.
Статистика и вероятность: книга представляет собой введение в ключевые статистические концепции и теорию вероятностей. Он охватывает такие темы, как проверка гипотез, статистические распределения, выборка и регрессионный анализ, помогая читателям понять статистические основы науки о данных.
Основы машинного обучения: книга охватывает основы машинного обучения, включая методы обучения с учителем и без учителя. Он объясняет такие концепции, как деревья решений, k-ближайших соседей, наивный байесовский метод и алгоритмы кластеризации. В книге также обсуждаются методы оценки моделей и перекрестной проверки.
Нейронные сети: книга знакомит с нейронными сетями и глубоким обучением. Он охватывает такие темы, как нейронные сети с прямой связью, обратное распространение, функции активации и градиентный спуск. Книга также затрагивает сложные темы, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
Этика и конфиденциальность: в книге рассматриваются этические соображения и вопросы конфиденциальности в науке о данных. В нем обсуждаются такие темы, как предвзятость в алгоритмах, анонимизация данных и ответственное использование данных, подчеркивая важность этических норм в этой области.
Примеры из практики. На протяжении всей книги приводятся примеры из практики, демонстрирующие практическое применение методов науки о данных. Эти тематические исследования охватывают такие темы, как анализ социальных сетей, прогнозирование цен на акции и рекомендации фильмов, что позволяет читателям увидеть, как наука о данных применяется в реальных сценариях.
Создание набора инструментов для обработки и анализа данных. Книга содержит рекомендации по созданию набора инструментов для обработки и анализа данных, включая рекомендуемые библиотеки Python, онлайн-ресурсы и передовой опыт для проектов по анализу и анализу данных. Он предоставляет читателям необходимые инструменты и ресурсы для продолжения обучения.
4. «Машинное обучение Python», Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили:
Эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по машинному обучению с помощью Python, охватывающее такие темы, как предварительная обработка данных, выбор функций и оценка модели.
Некоторые важные моменты из этой книги:
Введение в машинное обучение. Книга начинается с введения в фундаментальные концепции машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В нем рассматриваются основные компоненты рабочего процесса машинного обучения и обсуждаются важные аспекты, такие как оценка и выбор модели.
Предварительная обработка данных и проектирование признаков: в книге рассматриваются методы предварительной обработки данных, такие как обработка отсутствующих данных, масштабирование признаков и горячее кодирование. В нем также рассматриваются методы разработки признаков для извлечения значимых признаков из необработанных данных, включая выбор признаков, уменьшение размерности и создание новых признаков.
Алгоритмы обучения с учителем: книга охватывает широкий спектр алгоритмов обучения с учителем, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, машины опорных векторов (SVM), k-ближайших соседей (KNN) и ансамблевые методы, такие как случайные леса и повышение градиента. . Он содержит объяснения того, как работают эти алгоритмы, и практические примеры их использования.
Алгоритмы обучения без учителя: в книге рассматриваются различные алгоритмы обучения без учителя, включая кластеризацию k-средних, иерархическую кластеризацию и анализ основных компонентов (PCA). В нем объясняются основные принципы этих алгоритмов и демонстрируется их применение в реальных сценариях.
Метрики оценки и выбор модели: в книге обсуждаются метрики оценки для оценки производительности моделей машинного обучения, такие как точность, воспроизводимость, оценка F1 и кривые ROC. Он также охватывает методы выбора модели, включая перекрестную проверку, настройку гиперпараметров и поиск по сетке.
Нейронные сети и глубокое обучение: книга представляет собой введение в нейронные сети и глубокое обучение. Он охватывает такие темы, как нейронные сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и Keras. Он включает в себя практические примеры построения и обучения моделей нейронных сетей.
Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP): в книге рассматриваются методы анализа текста и NLP с использованием Python. В нем рассматриваются методы предварительной обработки текста, извлечения признаков, анализа тональности и классификации текста. В нем также представлены алгоритмы тематического моделирования, такие как скрытое распределение Дирихле (LDA), и обсуждаются такие приложения, как генерация текста и машинный перевод.
Ансамблевое обучение и случайные леса. Книга содержит подробное объяснение ансамблевых методов обучения с упором на случайные леса. В нем объясняются концепции бэггинга и бустинга, а также демонстрируется создание и оценка моделей случайного леса для задач классификации и регрессии.
Уменьшение размерности и выбор функций: в книге рассматриваются методы уменьшения размерности и выбора функций, включая PCA, t-SNE и анализ важности функций. В нем обсуждается, как эти методы можно использовать для улучшения производительности модели и ее интерпретируемости.
Развертывание моделей и обслуживание моделей. В книге рассматриваются практические аспекты развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде. Он охватывает такие темы, как сохраняемость модели, создание API-интерфейсов для обслуживания моделей и интеграция моделей машинного обучения с веб-приложениями.
5. «Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения», Ян Х. Виттен, Эйбе Франк и Марк А. Холл:
Эта книга представляет собой практическое руководство по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению, в котором рассматриваются популярные алгоритмы и методы с примерами из реальной жизни.
Некоторые важные моменты из этой книги:
Введение в интеллектуальный анализ данных. Книга начинается с введения в принципы и концепции интеллектуального анализа данных. В нем объясняется процесс интеллектуального анализа данных, предварительная обработка данных и важность оценки и проверки при построении надежных моделей.
Исследование и визуализация данных. В книге рассматриваются методы исследовательского анализа и визуализации данных. В нем обсуждаются методы понимания структуры и шаблонов данных, выявления выбросов и получения информации из данных с помощью визуализаций.
Классификация и регрессия. В книге рассматриваются алгоритмы классификации и регрессии. Он охватывает популярные методы, такие как деревья решений, наивный байесовский подход, k-ближайших соседей (KNN), методы опорных векторов (SVM) и методы ансамбля, такие как случайные леса и повышение градиента. В нем объясняются принципы, лежащие в основе этих алгоритмов, и приводятся практические примеры.
Анализ ассоциативных правил: в книге рассматривается анализ ассоциативных правил, который фокусируется на обнаружении интересных взаимосвязей и закономерностей в больших наборах данных. Он охватывает такие алгоритмы, как Apriori и FP-Growth, для поиска часто встречающихся наборов элементов и создания правил ассоциации.
Кластеризация: в книге рассматриваются алгоритмы кластеризации, используемые для обучения без учителя. В нем объясняются такие методы, как k-средние, иерархическая кластеризация и кластеризация на основе плотности. В нем обсуждается, как работают эти алгоритмы, и даются рекомендации по выбору подходящего подхода к кластеризации.
Рекомендательные системы: в книге обсуждаются рекомендательные системы, которые используются для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Он охватывает методы совместной фильтрации, фильтрацию на основе контента и гибридные подходы для создания эффективных рекомендательных систем.
Интеллектуальный анализ текста и Интернета: в книге рассматриваются методы анализа текста и веб-анализа. Он охватывает методы обработки и анализа текстовых данных, включая извлечение признаков, анализ настроений и тематическое моделирование. Он также решает задачи веб-анализа, такие как классификация веб-страниц, анализ ссылок и анализ использования Интернета.
Оценка и проверка. В книге подчеркивается важность оценки и проверки в интеллектуальном анализе данных. В нем обсуждаются методы оценки производительности моделей, включая такие показатели, как точность, достоверность, полнота и оценка F1. Он также охватывает методы перекрестной проверки и оценки стабильности модели.
Практическая реализация: книга содержит практические рекомендации по внедрению методов интеллектуального анализа данных с использованием популярных инструментов, таких как набор инструментов машинного обучения Weka. Он включает примеры кода и демонстрации, иллюстрирующие применение различных алгоритмов и методов.
Этические и социальные аспекты. В книге рассматриваются этические и социальные аспекты интеллектуального анализа данных. В нем обсуждаются вопросы конфиденциальности, предвзятость в интеллектуальном анализе данных и ответственное использование данных. В нем подчеркивается важность учета этических последствий и потенциальных социальных последствий при работе с методами интеллектуального анализа данных.
«Введение в статистическое обучение» Гарета Джеймса, Даниэлы Виттен, Тревора Хасти и Роберта Тибширани:
Эта книга представляет собой введение в статистическое обучение и охватывает популярные алгоритмы машинного обучения с помощью R и Python.
Некоторые важные моменты из этой книги:
Введение в статистическое обучение. Книга начинается с обзора статистического обучения и его приложений в различных областях. Он охватывает ключевые понятия, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и оценка модели.
Статистическое обучение и линейная регрессия: книга посвящена линейной регрессии, фундаментальному методу обучения под наблюдением. Он охватывает такие темы, как простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, подбор модели, вывод и диагностика модели.
Методы классификации: в книге рассматриваются методы классификации, используемые для прогнозирования категориальных результатов. Он охватывает алгоритмы логистической регрессии, линейного дискриминантного анализа (LDA) и алгоритмов k-ближайших соседей (KNN). В нем обсуждаются такие понятия, как границы решений, апостериорные вероятности и метрики оценки модели для задач классификации.
Методы повторной выборки: в книге представлены методы повторной выборки, включая перекрестную проверку и начальную загрузку. В нем объясняется, как эти методы можно использовать для оценки ошибки прогнозирования и выбора подходящей сложности модели.
Выбор модели и регуляризация: в книге обсуждаются методы выбора и регуляризации модели для повышения производительности модели. Он охватывает такие методы, как пошаговый отбор, гребневая регрессия, регрессия лассо и регрессия эластичной сети. В нем объясняется, как эти методы решают такие проблемы, как переоснащение и коллинеарность.
Нелинейные модели и деревья решений. В книге рассматриваются модели нелинейной регрессии, включая полиномиальную регрессию и базисные расширения. Он также охватывает алгоритмы на основе деревьев решений, такие как деревья классификации и регрессии (CART) и случайные леса. В нем обсуждаются принципы, лежащие в основе этих моделей, и их интерпретируемость.
Обучение без учителя: в книге рассматриваются методы обучения без учителя, в том числе анализ основных компонентов (PCA) для уменьшения размерности и алгоритмы кластеризации, такие как кластеризация k-средних и иерархическая кластеризация. В нем объясняется, как эти методы можно использовать для обнаружения шаблонов и структур в данных.
Нейронные сети: книга представляет собой введение в нейронные сети и глубокое обучение. Он охватывает основные понятия нейронных сетей, обратного распространения, функций активации и архитектур глубокого обучения. В нем обсуждаются практические соображения и приложения нейронных сетей.
Машины опорных векторов: в книге рассматриваются машины опорных векторов (SVM), мощный алгоритм обучения с учителем. Он охватывает линейный SVM, нелинейный SVM с методами ядра и интерпретацию моделей SVM. В нем обсуждаются принципы классификаторов максимальной маржи и регрессии опорных векторов.
Тематические исследования и практическое применение. В книге есть тематические исследования и примеры, иллюстрирующие применение статистических методов обучения в различных областях. Эти примеры включают наборы данных из реального мира и дают представление о практических аспектах реализации и интерпретации статистических моделей обучения.
«Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля:
Эта книга представляет собой введение в глубокое обучение, в котором рассматриваются популярные архитектуры глубокого обучения с примерами из реальной жизни.
Некоторые важные моменты из этой книги:
Введение в глубокое обучение. Книга начинается с введения в основы глубокого обучения, включая нейронные сети, градиентное обучение и алгоритмы оптимизации. В нем представлен обзор исторического контекста и мотивов глубокого обучения.
Нейронные сети с прямой связью: в книге рассматриваются нейронные сети с прямой связью, которые являются основой глубокого обучения. Он охватывает такие понятия, как функции активации, сетевые архитектуры, инициализация веса и методы регуляризации. Также обсуждаются проблемы обучения глубоких сетей.
Регуляризация для глубокого обучения: в книге обсуждаются методы регуляризации, характерные для глубокого обучения, включая регуляризацию L1 и L2, отсев и увеличение данных. В нем объясняется, как эти методы помогают предотвратить переоснащение и повысить эффективность обобщения.
Сверточные нейронные сети. В книге рассматриваются сверточные нейронные сети (CNN), класс моделей глубокого обучения, широко используемых для распознавания изображений и задач компьютерного зрения. Он охватывает такие понятия, как сверточные слои, объединение и объединение пространственных пирамид. В нем также обсуждаются дополнительные темы, такие как обнаружение объектов и семантическая сегментация.
Моделирование последовательностей: в книге рассматриваются методы глубокого обучения для моделирования последовательностей, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), долговременную кратковременную память (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU). Он охватывает такие приложения, как моделирование языка, распознавание речи и машинный перевод.
Оптимизация для обучения глубоких моделей: в книге обсуждаются методы оптимизации для эффективного обучения глубоких моделей. Он охватывает алгоритмы оптимизации градиентного спуска, включая стохастический градиентный спуск (SGD) и его варианты, такие как импульс, RMSprop и Adam. Он также решает такие проблемы, как седловые точки и плохие локальные оптимумы.
Автоэнкодеры и репрезентативное обучение. В книге рассматриваются автоэнкодеры и их роль в неконтролируемом обучении и репрезентативном обучении. В нем объясняется, как можно использовать автоэнкодеры для уменьшения размерности, шумоподавления и генеративного моделирования.
Глубокие генеративные модели: в книге рассматриваются генеративные модели в глубоком обучении, включая вариационные автоэнкодеры (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN). Он охватывает такие темы, как модели скрытых переменных, выборка и стратегии обучения для генеративных моделей.
Глубокое обучение с подкреплением: в книге обсуждается пересечение глубокого обучения и обучения с подкреплением. Он охватывает глубокое Q-обучение, градиенты политики и методы критики актеров. В нем также рассматриваются проблемы и соображения при применении глубокого обучения с подкреплением в сложных средах.
Практическая методология. Книга содержит практические советы и рекомендации по применению методов глубокого обучения в реальных сценариях. Он охватывает такие темы, как настройка гиперпараметров, отладка и стратегии регуляризации. В нем также обсуждаются соображения по развертыванию моделей глубокого обучения в производственной среде.
Эти книги настоятельно рекомендуются для начинающих в науке о данных и машинном обучении. Они охватывают широкий круг тем с практическими примерами, облегчая новичкам понимание и применение концепций в реальных сценариях.
