Algorytmy uczenia maszynowego: podręcznik

Opinie czytelników

Książka jest chwalona za to, że jest przyjazna dla początkujących i zapewnia jasne wyjaśnienia algorytmów uczenia maszynowego wraz z implementacjami kodu. Została jednak skrytykowana za brak praktycznych przykładów, większej liczby zbiorów danych i pomocy wizualnych, które mogłyby pomóc czytelnikom lepiej zrozumieć koncepcje.

⬤ Przyjazny dla początkujących
⬤ dobre wyjaśnienia algorytmów
⬤ zwięzły
⬤ zawiera implementacje kodu
⬤ obejmuje szeroką gamę algorytmów ML
⬤ pomocny dla osób już nieco zaznajomionych z koncepcjami ML.

⬤ Brakuje praktycznych przykładów i projektów
⬤ niewystarczające zbiory danych
⬤ niektóre sekcje nie wyjaśniają odpowiednio podstawowych pojęć
⬤ przydałoby się więcej wizualizacji i dogłębnych wyjaśnień matematycznych.

(na podstawie 9 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Zawartość książki:

W "Machine Learning Algorithms: Handbook" Aman Kharwal, założyciel Statso. io, zabiera cię w pouczającą podróż przez fascynujący świat uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym analitykiem danych, czy ciekawskim początkującym, ta książka zapewnia holistyczny przegląd podstawowych algorytmów, które stanowią podstawę nowoczesnego uczenia maszynowego.

Z jasnością i precyzją Aman demistyfikuje złożone koncepcje, prowadząc cię krok po kroku przez podstawy regresji, klasyfikacji, klastrowania, głębokiego uczenia się i prognozowania szeregów czasowych. Każdy rozdział przedstawia dogłębną analizę konkretnego algorytmu, wyposażając cię w wiedzę i umiejętności, które pozwolą ci zmierzyć się z rzeczywistymi problemami.

Główne cechy:

1. Przejrzyste wyjaśnienia algorytmów uczenia maszynowego: Książka oferuje jasne i zwięzłe objaśnienia algorytmów uczenia maszynowego, zapewniając, że czytelnicy na wszystkich poziomach zaawansowania bez trudu zrozumieją te pojęcia.

2. Praktyczne podejście: Pełna praktycznych przykładów wykorzystujących język Python i fragmenty kodu, pozwala na praktyczne zrozumienie działania każdego z algorytmów i nauczenie się ich implementacji w rzeczywistych projektach.

3. Kompleksowe omówienie: Od regresji liniowej i maszyn wektorów nośnych do drzew decyzyjnych i sieci neuronowych, książka obejmuje szeroki wachlarz algorytmów, dając solidne podstawy do odkrywania różnych dziedzin problemowych.

4. Metody oceny wydajności: Dowiedz się, jak ocenić skuteczność swoich modeli, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i zoptymalizować ich wydajność przy użyciu standardowych technik oceny.

5. Techniki wstępnego przetwarzania danych: Odkryj krytyczne elementy wstępnego przetwarzania danych, które stanowią podstawę do tworzenia solidnych i dokładnych modeli uczenia maszynowego.

6. Prognozowanie szeregów czasowych: Poznaj zaawansowane algorytmy zaprojektowane specjalnie dla danych szeregów czasowych, które są kluczowym elementem wielu rzeczywistych aplikacji.

7. Dodatek ułatwiający wyszukiwanie: Dostęp do wszystkich parametrów powszechnie stosowanych algorytmów uczenia maszynowego w poręcznym dodatku, ułatwiającym efektywne dostrajanie modelu.

Niezależnie od tego, czy jesteś zainteresowany poznaniem podstaw wszystkich algorytmów uczenia maszynowego, implementacją algorytmów uczenia maszynowego przy użyciu Pythona, czy też przygotowaniem się do rozmowy kwalifikacyjnej, "Machine Learning Algorithms: Handbook" pomoże ci pod każdym względem.