Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka ta stanowi świetne wprowadzenie do uczenia maszynowego, szczególnie dla początkujących, którzy chcą nauczyć się korzystać z Pythona. Wielu użytkowników docenia jasno wyjaśnione koncepcje i praktyczne przykłady kodowania, dzięki czemu jest ona dostępna dla osób z minimalną wcześniejszą wiedzą. Istnieją jednak znaczące wady, takie jak nieaktualne zestawy danych i niektóre treści, którym brakuje głębi, co może pozostawić bardziej zaawansowanych czytelników w niedosycie.
Zalety:Doskonała dla początkujących dzięki jasnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom.
Wady:Przystępna i łatwa do zrozumienia, dzięki czemu złożone tematy są bardziej przyswajalne.
(na podstawie 21 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Machine Learning with Python: A Practical Beginners' Guide
Zawartość książki:
Gotowy do dodania uczenia maszynowego do swojego stosu umiejętności? Jako drugi tytuł z serii Machine Learning From Scratch, książka ta uczy jak kodować modele uczenia maszynowego w Pythonie.
Pracując nad różnymi projektami z powtarzalnymi krokami, będziesz mieć plany i skuteczne strategie kodowania i projektowania modeli predykcyjnych przy użyciu własnych danych. Dla kogo jest ta książka?Książka jest przeznaczona dla początkujących z podstawową wiedzą na temat uczenia maszynowego, w tym popularnych algorytmów, takich jak regresja logistyczna i drzewa decyzyjne.
Aby uzyskać delikatne wyjaśnienie teorii uczenia maszynowego bez kodu, sugerujemy przeczytanie pierwszej książki z tej serii Machine Learning for Absolute Beginners (Third Edition), która jest napisana dla bardziej ogólnej publiczności. W tym przewodniku krok po kroku dowiesz się: - Jak zakodować model predykcji uczenia maszynowego przy użyciu szeregu algorytmów, w tym regresji logistycznej, wzmacniania gradientowego i drzew decyzyjnych. - Jak zainstalować środowisko programistyczne i używać języka programowania Python do kodowania 10 różnych modeli.
- Jak napisać model w jak najmniejszej ilości kodu za pomocą Pandas, Scikit-learn, Matplotlib i Seaborn. - Jak wizualizować relacje w zbiorze danych, w tym Heatmaps i Pairplots za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu.
