Gépi tanulási algoritmusok: Kézikönyv

Olvasói vélemények

A könyvet azért dicsérik, mert kezdőbarát, és a gépi tanulási algoritmusok világos magyarázatát nyújtja, kódos megvalósításokkal együtt. Ugyanakkor kritika érte, hogy hiányoznak belőle a gyakorlati példák, több adatkészlet és vizuális segédanyagok, amelyek segíthetnének az olvasóknak jobban megérteni a fogalmakat.

⬤ Kezdőbarát
⬤ jó algoritmus-magyarázatok
⬤ tömör
⬤ kódimplementációkat is tartalmaz
⬤ az ML-algoritmusok széles skáláját tárgyalja
⬤ hasznos azoknak, akik már valamennyire ismerik az ML fogalmait.

⬤ Hiányoznak a gyakorlati példák és projektek
⬤ nem elegendő adathalmaz
⬤ egyes szakaszok nem magyarázzák el megfelelően a mögöttes fogalmakat
⬤ több vizuális elem és mélyebb matematikai magyarázat is hasznos lehet.

(9 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Könyv tartalma:

A "Machine Learning Algorithms: Handbook" című könyvben Aman Kharwal, a Statso. io alapítója, egy tanulságos utazásra kalauzol el a gépi tanulás lenyűgöző világába. Akár tapasztalt adattudós, akár kíváncsi kezdő, ez a könyv holisztikus áttekintést nyújt a modern gépi tanulás gerincét alkotó alapvető algoritmusokról.

Aman érthetően és pontosan demisztifikálja az összetett fogalmakat, lépésről lépésre végigvezet a regresszió, az osztályozás, a klaszterezés, a mélytanulás és az idősor-előrejelzés alapjain. Minden fejezet egy-egy algoritmus mélyebb megismerését mutatja be, így felvértezve Önt a valós problémák megoldásához szükséges ismeretekkel és készségekkel.

Főbb jellemzők:

1. A gépi tanulási algoritmusok világos magyarázatai: A könyv világos és tömör magyarázatokat kínál a gépi tanulás algoritmusairól, biztosítva, hogy minden szintű olvasó könnyedén megérthesse a fogalmakat.

2. Kézzelfogható megközelítés: A Pythont és kódrészleteket használó gyakorlati példákkal teletűzdelt könyv segítségével gyakorlatiasan megértheti az egyes algoritmusok működését, és megtanulhatja, hogyan lehet azokat valós projektekben megvalósítani.

3. Átfogó fedezet: A lineáris regressziótól és a támogató vektor gépektől a döntési fákig és a neurális hálózatokig a könyv az algoritmusok széles skáláját fedi le, így szilárd alapot nyújt a különböző problématerületek felfedezéséhez.

4. Teljesítményértékelési módszerek: Megtanulja, hogyan értékelheti modelljei hatékonyságát, hogyan azonosíthatja a fejlesztendő területeket, és hogyan optimalizálhatja teljesítményüket az iparági szabványos értékelési technikák segítségével.

5. Adatelőfeldolgozási technikák: Fedezze fel az adatelőfeldolgozás kritikus elemeit, amelyek megalapozzák a robusztus és pontos gépi tanulási modellek felépítését.

6. Idősoros előrejelzés: Fedezze fel a kifejezetten idősoros adatokhoz tervezett fejlett algoritmusokat, amelyek számos valós alkalmazás kritikus összetevőjét jelentik.

7. Függelék a könnyű hivatkozáshoz: A gyakran használt gépi tanulási algoritmusok összes paraméteréhez hozzáférhet egy praktikus függelékben, megkönnyítve a hatékony modellhangolást.

Akár az összes gépi tanulási algoritmus alapjainak megismerése, akár a gépi tanulási algoritmusok Python használatával történő megvalósítása, akár egy interjúra való felkészülés érdekli, a "Machine Learning Algorithms: Handbook" mindenben segítségére lesz.