Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Tanulja meg, hogyan alkalmazza szakértelemmel a gépi tanulási módszerek széles skáláját valós adatokra ezzel a gyakorlati útmutatóval.
A valódi adatkészletekkel és gyakorlati példákkal teli The Art of Machine Learning segít abban, hogy a fejlett matematika nélkül, intuitív módon megértse, hogyan és miért működnek az ML-módszerek.
Ahogy végigdolgozza a könyvet, megtanulja, hogyan kell egy sor hatékony ML-technikát alkalmazni, kezdve a k-Nearest Neighbors (k-NN) módszerrel és a véletlen erdőkkel, majd továbblépve a gradiensnöveléssel, a támogató vektor gépekkel (SVM), a neurális hálózatokkal és még sok mással.
Valós adatkészletek segítségével elmélyülhet a regressziós modellekben egy kerékpármegosztó adathalmaz segítségével, New York City taxis adatainak felhasználásával felfedezheti a döntési fákat, és a parametrikus módszereket a baseball-játékosok statisztikáival boncolgathatja. Szakértői tippeket is talál a gyakori problémák elkerülésére, például a "piszkos" vagy kiegyensúlyozatlan adatok kezelésére, valamint a buktatók elhárítására.
A következőkkel is megismerkedhet:
⬤ Hogyan kezeljük a nagy adathalmazokat és a dimenziócsökkentési technikákat.
⬤ Történeti részletek arról, hogy a torzítás-eltérés kompromisszum hogyan érvényesül az egyes ML-módszerekben.
⬤ Lineráris kapcsolatokon alapuló modellek, beleértve a ridge és a LASSO regressziót.
⬤ Valós világbeli kép- és szövegosztályozás és az idősoros adatok kezelése.
A gépi tanulás művészet, amely gondos hangolást és finomhangolást igényel. A The Art of Machine Learning című könyvvel elsajátíthatja az ML alapelveit, amelyek képessé teszik Önt arra, hogy hatékonyan használja ezeket a modelleket, ahelyett, hogy egyszerűen csak néhány raktári műveletet adna korlátozott gyakorlati felhasználással.
Követelmények: A grafikonok és grafikonok alapvető megértése és az R programozási nyelv ismerete.
