Olvasói vélemények
Összegzés:Ez a könyv nagyszerű bevezetés a gépi tanulásba, különösen a Python használatával tanulni vágyó kezdők számára. Sok felhasználó értékeli a világosan elmagyarázott fogalmakat és a gyakorlati kódolási példákat, amelyek a minimális előismeretekkel rendelkezők számára is elérhetővé teszik a könyvet. Vannak azonban jelentős hátrányai is, például az elavult adatkészletek és néhány tartalom, amelyből hiányzik a mélység, ami a haladóbb olvasókat hiányolhatják.
Előnyök:Kiváló a kezdőknek, világos magyarázatokkal és gyakorlati példákkal.
Hátrányok:Hozzáférhető és könnyen érthető, ami az összetett témákat is emészthetőbbé teszi.
(21 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Machine Learning with Python: A Practical Beginners' Guide
Könyv tartalma:
Készen állsz arra, hogy a gépi tanulást hozzáadd a készségeidhez? A Machine Learning From Scratch sorozat második darabjaként ez a könyv megtanít hogyan kell kódolni gépi tanulási modelleket Python nyelven. Különböző, megismételhető lépésekkel rendelkező projekteken dolgozva rendelkezik majd a tervrajzokkal és a hatékony stratégiákkal ahhoz, hogy saját adatait felhasználva kódoljon és tervezzen előrejelzési modelleket. Kinek szól ez a könyv? A könyvet kezdőknek tervezték, akiknek alapvető háttértudásuk van a gépi tanulásról, beleértve az olyan gyakori algoritmusokat, mint a logisztikus regresszió és a döntési fák.
A gépi tanulás elméletének szelíd magyarázatáért, a kód nélkül, javasoljuk a sorozat első könyvének Machine Learning for Absolute Beginners (Third Edition) elolvasását, amely egy általánosabb közönségnek íródott. Ebben a lépésről lépésre követhető útmutatóban megtanulhatja: - Hogyan kell kódolni egy gépi tanulási előrejelzési modellt, amelyhez számos algoritmust használ, többek között logisztikus regressziót, gradiens boostingot és döntési fákat. - Hogyan kell telepíteni egy fejlesztőkörnyezetet és használni a Python programozási nyelvet 10 különböző modell kódolásához.
- Hogyan írja meg a modelljét a lehető legkevesebb kóddal a Pandas, a Scikit-learn, a Matplotlib és a Seaborn segítségével. - Hogyan vizualizálhatja az összefüggéseket az adatállományában, beleértve a Heatmaps és a Pairplotokat mindössze néhány sornyi kóddal.
