محتويات
1 لا يوجد وقت تضيعه: تحليل السلاسل الزمنية 1
1.1 السلاسل الزمنية 2
1.2 واحدًا تلو الآخر: بعض الأمثلة 4
1.3 تحمل مع الوقت: سلسلة Pandas 7
1.3.1 عمل السلاسل الزمنية للباندا 18
1.3.2 معالجة بيانات السلاسل الزمنية 21
1.4 نمذجة بيانات السلاسل الزمنية 31
1.4.1 الانحدار. . . (ليست فكرة جيدة؟ 34
1.4.2 المتوسطات المتحركة والتجانس الأسي 36
1.4.3 الثباتية والموسمية 39
1.4.4 تحديد الثبات 42
1.4.5 الانحدار التلقائي إلى الإنقاذ 48
1.5 نماذج الانحدار التلقائي 51
1.6 ملخص 56
ثامنا ي. روجل سالازار
2 التحدث بشكل طبيعي: معالجة النص واللغة الطبيعية 57
2.1 الصفحات والصفحات: الوصول إلى البيانات من الويب 59
2.1.1 حساء جميل في العمل 64
2.2 اجعل المنجم عاديًا: التعبيرات العادية 77
2.2.1 أنماط التعبير العادي 79
2.3 معالجة النص باستخدام Unicode 88
2.4 ترميز النص 96
2.5 تعليم الكلمات 102
2.6 ما الذي تتحدث عنه ؟: نمذجة الموضوع 109
2.6.1 تخصيص Dirichlet الكامن 110
2.6.2 LDA في العمل 115
2.7 ملخص 129
3 التحوّل الاجتماعي: نظرية الرسم البياني وتحليل الشبكة الاجتماعية 131
3.1 التنشئة الاجتماعية بين الأصدقاء والأعداء 132
3.2 لنقم بإجراء اتصال: الرسوم البيانية والشبكات 140
3.2.1 أخذ المقياس: الدرجة والمركزية والمزيد 145
3.2.2 توصيل النقاط: خصائص الشبكة 149
3.3 الشبكات الاجتماعية مع Python: NetworkX 156
3.3.1 NetworkX: مقدمة سريعة 156
3.4 تحليل الشبكة الاجتماعية قيد التنفيذ 162
3.4.1 أطفال الكاراتيه: الصراع والانشطار في شبكة 162
3.4.2 في مجرة بعيدة ، بعيدة: الشخصيات المركزية في شبكة 189
علم وتحليلات البيانات المتقدمة باستخدام python ix
3.5 ملخص 205
4 التفكير بعمق: الشبكات العصبية والتعلم العميق 207
4.1 رحلة أسفل ممر الذاكرة 208
4.2 لا عقل: ما هي الشبكات العصبية؟ 214
4.2.1 معمارية الشبكة العصبية: الطبقات والعقد 215
4.2.2 إطلاق النار: الخلايا العصبية ، تنشيط! 218
4.2.3 التقدم للأمام وللخلف 223
4.3 الشبكات العصبية: من الألف إلى الياء 227
4.3.1 المضي قدمًا 229
4.3.2 تعلم المعلمات 232
4.3.3 الانتشار العكسي والانحدار المتدرج 234
4.3.4 الشبكة العصبية: أول تطبيق 243
4.4 الشبكات العصبية والتعلم العميق 254
4.4.1 الشبكات العصبية التلافيفية 263
4.4.2 الشبكات العصبية التلافيفية 268
4.4.3 الشبكات العصبية المتكررة 279
4.4.4 الذاكرة طويلة المدى 286
4.4.5 عمل شبكات الذاكرة طويلة المدى 290
4.5 ملخص 300
س ي. روجل سالازار
5 هنا واحد صنعته سابقًا: نشر التعلم الآلي 303
5.1 الشيطان في التفاصيل: منتجات البيانات 304
5.2 التفاح والثعابين: Core ML + Python 309
5.3 التعلم الآلي في جوهره: التطبيقات و ML 313
5.3.1 خلق البيئة 314
5.3.2 إيني ، ميني ، ميني ، وزارة التربية: اختيار النموذج 315
5.3.3 الموقع والموقع والموقع: استكشاف البيانات 317
5.3.4 النمذجة والتعلم الأساسي: خطوة حاسمة 322
5.3.5 خصائص النموذج في Core ML 329
5.4 مفاجأة وسعادة: إنشاء تطبيق iOS 331
5.4.1 مشروع جديد: Xcode 332
5.4.2 ادفع الأزرار الخاصة بي: إضافة الوظيفة 344
5.4.3 الإنتقاء: The Picker View 347
5.4.4 سلوك النموذج: Core ML + SwiftUI 350
5.5 ملخص 355
359ـ مـحـمـســه
361- محلول مناديل
ج ـ وظيفة سوفت ماكس ومشتقاتها 363
ج 1 الاستقرار العددي 365
علم وتحليلات البيانات المتقدمة باستخدام Python xi
د مشتق دالة الخسارة عبر الانتروبيا 367
369- مسعود
الفهرس 379
