Gépi tanulási algoritmusok: Az adattudomány és a gépi tanulás népszerű algoritmusainak kézikönyve

Értékelés:   (4.2 az 5-ből)

Gépi tanulási algoritmusok: Az adattudomány és a gépi tanulás népszerű algoritmusainak kézikönyve (Giuseppe Bonaccorso)

Olvasói vélemények

Összegzés:

A könyv gyakorlati programozási útmutatást nyújt Python nyelven, különösen a scikit-learn könyvtárral, és alapvető gépi tanulási fogalmakat mutat be. Ugyanakkor vegyes értékeléseket kapott a matematikai szigorra való összpontosítását illetően, egyes olvasók úgy találták, hogy hiányoznak belőle a mélyreható matematikai magyarázatok és részletek, különösen a mélytanulás terén.

Előnyök:

Erős gyakorlati útmutató a gépi tanuláshoz, jó Python kódpéldákkal, elsősorban a scikit-learn használatával.
A gépi tanulás hagyományos és néhány haladó témájának részletes lefedése.
Jó könyvminőség az oldalak és a kötés tekintetében.
Struktúrált megközelítése miatt kiválóan alkalmas referencia kézikönyvnek.

Hátrányok:

Kevesebb hangsúlyt fektet a matematikai levezetésekre és részletekre, ami csalódást okozhat azoknak, akik erős matematikai alapokat keresnek.
Korlátozott információ a mélytanulás témáiról.
Néhány olvasó úgy érzi, hogy a könyv előzetes ismereteket feltételez, és nem magyarázza el megfelelően a képleteket.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Machine Learning Algorithms: A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning

Könyv tartalma:

Tanulj reszponzív webfejlesztést a Bootstrap 4 front end keretrendszerével

Főbb jellemzők

⬤ Legyen a Bootstrap keretrendszer szakértője, és gyorsítsa fel a front-end fejlesztést és a prototípusok készítését valós példákon keresztül.

⬤ Egy alkalmazott útmutató, amely két webes alkalmazást, például a Twittert és a Dashboardot vizsgálja meg a semmiből.

⬤ Kézbe veszi a Bootstrap 4-es verzióját még a hivatalos megjelenés előtt.

A könyv leírása

A Bootstrap egy ingyenes, nyílt forráskódú eszközgyűjtemény, amely segít a fejlesztőknek weboldalak vagy webes alkalmazások létrehozásában. Gyorsabb, egyszerűbb és kevésbé ismétlődő megoldást kínál az alkalmazások tervezéséhez és építéséhez. A Bootstrap megjelenése előtt számos könyvtárat kellett importálni a projektbe, amelyek különböző komponenseket és funkciókat kínáltak a webes felületfejlesztéshez. Ráadásul az okostelefonok növekvő népszerűségével hiányoztak azok a könyvtárak, amelyek képesek voltak kezelni a weboldalak reszponzivitását. A Bootstrap létezése lehetővé tette, hogy gyorsan híressé váljon, mint front-end keretrendszer, amely az oldalrácsoktól kezdve egészen a weboldalt bármilyen eszközön a lehető legjobban megjelenítő komponensekig széles eszköztárat kínált.

Ez a könyv egy oktatókönyv lesz, amely különböző példákat és lépésről lépésre bemutatott módszertant tartalmaz, hogy érdekes webes alkalmazásokat hozzon létre a Bootstrap segítségével, és hogy a front-end keretrendszert a legapróbb részletekig megértse.

A Bootstrap keretrendszer bemutatásával és a környezet beállításával kezdünk, hogy egy egyszerű weboldalt készíthessünk. Ezután foglalkozunk a rácsrendszerrel, az alapvető Bootstrap-összetevőkkel, a HTML-elemekkel és a reszponzív és mobil első fejlesztést lehetővé tevő testreszabási komponensekkel. Mindezt egy gyönyörű Landing page minta létrehozásával mutatjuk be. Azt is megtanulja, hogyan hozhat létre egy Twitter-szerű webes alkalmazást a keretrendszerben kínált teljes komponenskészlet felhasználásával. Végül megtanulja, hogyan hozzon létre egy műszerfal webalkalmazást, a Bootstrapet a lehető legjobban kihasználva, beleértve a komponensek testreszabását, az eseménykezelést és a külső könyvtárak integrálását. Mindezeket a példákat lépésről lépésre és mélyrehatóan magyarázzuk el, miközben a Bootstrap 3. és legújabb, 4. verzióját is lefedjük. Így a front-end fejlesztés terén a legmodernebb szinten leszel.

A könyv végére megismerkedhetsz a keretrendszer és a Bootstrap világában népszerű, gyors tempójú front-end webfejlesztéshez használt, világszerte számtalan projektben használt, és most már a tiédben is használt Bootstrap plugin fejlesztésével.

Mit fogsz tanulni?

⬤ Tudd meg, hogyan használd a Bootstrap komponenseit és elemeit, és hogyan szabd őket a saját projektjeidhez.

⬤ Megtanulod a keretrendszer használatát a legjobb módon az ajánlott fejlesztési minták segítségével.

⬤ Hozzon létre weboldalakat bármilyen eszközre, például táblagépre, mobilra, számítógépre stb.

⬤ Építsen Twitter-alkalmazást a fejlett bootstrap komponensek, például a Breadcrumbs, Pagination, Media objektumok stb. felfedezésével.

⬤ Kombinálja a JavaScript erejét a Bootstrap alkalmazásával a nagyobb funkcionalitás érdekében.

⬤ Készítsen egy Dashboard webes alkalmazást a Bootstrap JavaScript bővítményeinek használatával.

⬤ Tanulja meg a különbséget a Bootstrap keretrendszer 3. és 4. verziója között.

⬤ Bővítse ismereteit a Bootstrap külső bővítményeiről, azok beépítéséről és használatáról.

Kinek szól ez a könyv

Ha frontend fejlesztő vagy, aki nem ismeri a Bootstrap-et, akkor ez a könyv neked szól. Alapvető HTML-, CSS- és JavaScript-ismeret, valamint a webes keretrendszerek, például a jQuery ésszerű ismerete elvárt.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781785889622
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Puha kötés

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Gépi tanulási algoritmusok: Az adattudomány és a gépi tanulás népszerű algoritmusainak kézikönyve -...
Tanulj reszponzív webfejlesztést a Bootstrap 4...
Gépi tanulási algoritmusok: Az adattudomány és a gépi tanulás népszerű algoritmusainak kézikönyve - Machine Learning Algorithms: A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning
A gépi tanulási algoritmusok elsajátítása - Második kiadás - Mastering Machine Learning Algorithms -...
A bestseller második, frissített és átdolgozott...
A gépi tanulási algoritmusok elsajátítása - Második kiadás - Mastering Machine Learning Algorithms - Second Edition
Hands-On Unsupervised Learning with Python (Kézzelfogható felügyelet nélküli tanulás Pythonnal) -...
Fedezze fel a gépi tanulás különböző...
Hands-On Unsupervised Learning with Python (Kézzelfogható felügyelet nélküli tanulás Pythonnal) - Hands-On Unsupervised Learning with Python
Python Advanced Guide to Artificial Intelligence: Advanced Guide to Artificial Intelligence:...
A gépi tanulási technikák összetettségének...
Python Advanced Guide to Artificial Intelligence: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Szakértői gépi tanulási rendszerek és intelligens ügynökök - Python Advanced Guide to Artificial Intelligence: Advanced Guide to Artificial Intelligence: Expert machine learning systems and intelligent agents us
Gépi tanulási algoritmusok - második kiadás: Népszerű algoritmusok az adattudományhoz és a gépi...
Egy könnyen követhető, lépésről-lépésre követhető...
Gépi tanulási algoritmusok - második kiadás: Népszerű algoritmusok az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz, 2. kiadás - Machine Learning Algorithms - Second Edition: Popular algorithms for data science and machine learning, 2nd Edition

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)