Titulo original: Python machine learning

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

Capítulo 2. Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación

Capítulo 3. Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn

Capítulo 4. Generar buenos modelos de entrenamiento: preprocesamiento de datos

Capítulo 5. Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad

Capítulo 6. Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros

Capítulo 7. Combinar de diferentes modelos para el aprendizaje continuo

Capítulo 8. aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento

Capítulo 9. Incrustar un modelo de aprendizaje automático para el análisis de sentimiento

Capítulo 10. Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión

Capítulo 11. Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos

Capítulo 12. Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero

Capítulo 13. Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow

Capítulo 14. Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow

Capítulo 15. Clasificar imágenes con redes neuronales convulcionales profundas

Capítulo 16. Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes