Thoughtful Machine Learning -  Matthew Kirk

Thoughtful Machine Learning (eBook)

A Test-Driven Approach

(Autor)

eBook Download: PDF
2014
236 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-4493-7410-5 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
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Learn how to apply test-driven development (TDD) to machine-learning algorithmsand catch mistakes that could sink your analysis. In this practical guide, author Matthew Kirk takes you through the principles of TDD and machine learning, and shows you how to apply TDD to several machine-learning algorithms, including Naive Bayesian classifiers and Neural Networks.Machine-learning algorithms often have tests baked in, but they cant account for human errors in coding. Rather than blindly rely on machine-learning results as many researchers have, you can mitigate the risk of errors with TDD and write clean, stable machine-learning code. If youre familiar with Ruby 2.1, youre ready to start.Apply TDD to write and run tests before you start codingLearn the best uses and tradeoffs of eight machine learning algorithmsUse real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercisesUnderstand the similarities between TDD and the scientific method for validating solutionsBe aware of the risks of machine learning, such as underfitting and overfitting dataExplore techniques for improving your machine-learning models or data extraction
Erscheint lt. Verlag 26.9.2014
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
ISBN-10 1-4493-7410-7 / 1449374107
ISBN-13 978-1-4493-7410-5 / 9781449374105
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