Ocena:
Książka jest wysoko ceniona za praktyczne podejście do uczenia maszynowego przy użyciu Pythona, oferując dobre połączenie teorii i aplikacji. Czytelnicy chwalą jej przejrzystość w wyjaśnianiu pojęć i dostarczaniu przydatnych przykładów kodu. Należy jednak zauważyć, że książka nie jest odpowiednia dla absolutnie początkujących ze względu na zakładaną wcześniejszą wiedzę z zakresu matematyki i programowania w języku Python.
Zalety:- Kompleksowe omówienie algorytmów i praktyk uczenia maszynowego.
Wady:- Doskonała równowaga między teorią a praktycznymi przykładami kodowania.
(na podstawie 171 opinii czytelników)
Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
Odblokuj głębszy wgląd w Machine Leaning dzięki temu niezbędnemu przewodnikowi po najnowocześniejszej analityce predykcyjnej
Kluczowe cechy
⬤ Wykorzystaj najpotężniejsze biblioteki Pythona typu open-source do głębokiego uczenia, zarządzania danymi i wizualizacji danych.
⬤ Poznanie skutecznych strategii i najlepszych praktyk w celu poprawy i optymalizacji systemów i algorytmów uczenia maszynowego.
⬤ Zadawaj - i odpowiadaj - na trudne pytania dotyczące danych za pomocą solidnych modeli statystycznych, zbudowanych dla różnych zestawów danych.
Opis książki
Uczenie maszynowe i analityka predykcyjna zmieniają sposób działania firm i innych organizacji. Zdolność do zrozumienia trendów i wzorców w złożonych danych ma kluczowe znaczenie dla sukcesu, stając się jedną z kluczowych strategii odblokowania wzrostu na wymagającym współczesnym rynku. Python może pomóc w dostarczeniu kluczowego wglądu w dane - jego unikalne możliwości jako języka pozwalają budować zaawansowane algorytmy i modele statystyczne, które mogą ujawnić nowe perspektywy i odpowiedzieć na kluczowe pytania, które są niezbędne do osiągnięcia sukcesu.
Python Machine Learning daje ci dostęp do świata analityki predykcyjnej i pokazuje, dlaczego Python jest jednym z wiodących języków nauki o danych na świecie. Jeśli chcesz zadawać lepsze pytania dotyczące danych lub potrzebujesz ulepszyć i rozszerzyć możliwości swoich systemów uczenia maszynowego, ta praktyczna książka z zakresu nauki o danych jest nieoceniona. Obejmując szeroki zakres potężnych bibliotek Pythona, w tym scikit-learn, Theano i Keras, oraz zawierając wskazówki i porady dotyczące wszystkiego, od analizy nastrojów po sieci neuronowe, wkrótce będziesz w stanie odpowiedzieć na niektóre z najważniejszych pytań stojących przed tobą i twoją organizacją.
Czego się nauczysz
⬤ Dowiedz się, jak korzystać z różnych modeli uczenia maszynowego, aby zadawać różne pytania dotyczące danych.
⬤ Nauczysz się budować sieci neuronowe przy użyciu Keras i Theano.
⬤ Dowiesz się, jak pisać czysty i elegancki kod w Pythonie, który zoptymalizuje siłę twoich algorytmów.
⬤ Odkryj, jak osadzić swój model uczenia maszynowego w aplikacji internetowej w celu zwiększenia dostępności.
⬤ Przewidywanie ciągłych wyników docelowych przy użyciu analizy regresji.
⬤ Odkryj ukryte wzorce i struktury w danych za pomocą klastrowania.
⬤ Uporządkuj dane przy użyciu skutecznych technik przetwarzania wstępnego.
⬤ Zapoznaj się z analizą nastrojów, aby zagłębić się w dane tekstowe i dane z mediów społecznościowych.
Dla kogo jest ta książka
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak używać Pythona, aby zacząć odpowiadać na krytyczne pytania dotyczące danych, wybierz Python Machine Learning - niezależnie od tego, czy chcesz zacząć od zera, czy też chcesz poszerzyć swoją wiedzę z zakresu nauki o danych, jest to niezbędne i nie do pominięcia źródło informacji.
