Build smart extensions to pre-existing features at work that can help maximize their value
Quantify your models to drive real improvement
Take your knowledge of basic concepts, such as linear regression and Na�ve Bayes classification, to the next level and productionalize their models
Play what-if games with your models and techniques by following the test-driven exploration process

Who This Book Is For

This book is intended for data technologists (scientists, analysts, or developers) with previous machine learning experience who are also comfortable reading code in Python. You may be starting, or have already started, a machine learning project at work and are looking for a way to deliver results quickly to enable rapid iteration and improvement. Those looking for examples of how to isolate issues in models and improve them will find ideas in this book to move forward.

What You Will Learn

Get started with an introduction to test-driven development and familiarize yourself with how to apply these concepts to machine learning
Build and test a neural network deterministically, and learn to look for niche cases that cause odd model behaviour
Learn to use the multi-armed bandit algorithm to make optimal choices in the face of an enormous amount of uncertainty
Generate complex and simple random data to create a wide variety of test cases that can be codified into tests
Develop models iteratively, even when using a third-party library
Quantify model quality to enable collaboration and rapid iteration
Adopt simpler approaches to common machine learning algorithms
Take behaviour-driven development principles to articulate test intent

In Detail

Machine learning is the process of teaching machines to remember data patterns, using them to predict future outcomes, and offering choices that would appeal to individuals based on their past preferences.

Machine learning is applicable to a lot of what you do every day. As a result, you can't take forever to deliver your first iteration of software. Learning to build machine learning algorithms within a controlled test framework will speed up your time to deliver, quantify quality expectations with your clients, and enable rapid iteration and collaboration.

This book will show you how to quantifiably test machine learning algorithms. The very different, foundational approach of this book starts every example algorithm with the simplest thing that could possibly work. With this approach, seasoned veterans will find simpler approaches to beginning a machine learning algorithm. You will learn how to iterate on these algorithms to enable rapid delivery and improve performance expectations.

The book begins with an introduction to test driving machine learning and quantifying model quality. From there, you will test a neural network, predict values with regression, and build upon regression techniques with logistic regression. You will discover how to test different approaches to na�ve bayes and compare them quantitatively, along with how to apply OOP (Object-Oriented Programming) and OOP patterns to test-driven code, leveraging SciKit-Learn.

Finally, you will walk through the development of an algorithm which maximizes the expected value of profit for a marketing campaign by combining one of the classifiers covered with the multiple regression example in the book.

About the Author

Justin Bozonier

Justin Bozonier is a data scientist living in Chicago. He is currently a Senior Data Scientist at GrubHub. He has led the development of their custom analytics platform and also led the development of their first real time split test analysis platform which utilized Bayesian Statistics. In addition he has developed machine learning models for data mining as well as for prototyping product enhancements. Justin's software development expertise has earned him acknowledgements in the books Parallel Programming with Microsoft� .NET as well as Flow-Based Programming, Second Edition. He has also taught a workshop at PyData titled Simplified Statistics through Simulation. His previous work experience includes being an Actuarial Systems Developer at Milliman, Inc., contracting as a Software Development Engineer II at Microsoft, and working as a Sr. Data Analyst and Lead Developer at Cheezburger Network amongst other experience.

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Wir sind nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor Verbraucherschlichtungsstellen teilzunehmen.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind �ber eine entsprechend bezeichnete Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zus�tzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.

5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

Lieferbedingungen

6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschr�nkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot.

Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zuf�lligen Untergangs und der zuf�lligen Verschlechterung der verkauften Sache w�hrend der Versendung erst mit der �bergabe der Ware an Sie �bergeht, unabh�ngig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenst�ndig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausf�hrung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.

Sind Sie Unternehmer, erfolgt die Lieferung und Versendung auf Ihre Gefahr.

Gesetzliches M�ngelhaftungsrecht

Die M�ngelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gew�hrleistung" in unseren Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I).

letzte Aktualisierung: 23.10.2019

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