Olvasói vélemények
Összegzés:A könyv nagyra értékelt a Python nyelv használatával történő gépi tanulás gyakorlati megközelítése miatt, amely az elmélet és az alkalmazás jó keverékét kínálja. Az olvasók dicsérték, hogy a könyv érthetően magyarázza el a fogalmakat, és hasznos kódpéldákat ad. Megjegyzik azonban, hogy a könyv nem alkalmas teljesen kezdők számára, mivel a matematikai és Python programozási előismereteket feltételez.
Előnyök:- A gépi tanulási algoritmusok és gyakorlatok átfogó lefedettsége.
Hátrányok:- Az elmélet és a gyakorlati kódolási példák kiváló egyensúlya.
(171 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
Könyv tartalma:
Mélyebb betekintést nyerhet a Machine Leaningbe a legmodernebb prediktív analitikához szükséges útmutatóval
Főbb jellemzők
⬤ Használja a Python legerősebb nyílt forráskódú könyvtárait a mélytanuláshoz, az adatfeldolgozáshoz és az adatvizualizációhoz.
⬤ Tanuljon hatékony stratégiákat és legjobb gyakorlatokat a gépi tanulási rendszerek és algoritmusok javításához és optimalizálásához.
⬤ Tegye fel - és válaszoljon - az adatainak nehéz kérdéseit robusztus statisztikai modellekkel, amelyek számos adathalmazra készültek.
Könyv leírása
A gépi tanulás és a prediktív analitika átalakítja a vállalkozások és más szervezetek működését. Az összetett adatokban rejlő trendek és minták megértése kritikus jelentőségű a siker szempontjából, és a kihívásokkal teli mai piacon a növekedés felszabadításának egyik legfontosabb stratégiájává válik. A Python segíthet kulcsfontosságú betekintést nyújtani az adatokba - egyedülálló nyelvi képességei lehetővé teszik kifinomult algoritmusok és statisztikai modellek létrehozását, amelyek új perspektívákat tárnak fel, és a sikerhez elengedhetetlenül fontos kérdésekre adnak választ.
A Python Machine Learning hozzáférést biztosít a prediktív analitika világához, és bemutatja, miért a Python a világ egyik vezető adattudományi nyelve. Ha jobb kérdéseket szeretne feltenni az adatoknak, vagy javítani és bővíteni szeretné gépi tanulási rendszereinek képességeit, ez a gyakorlati adattudományi könyv felbecsülhetetlen értékű. A nagy teljesítményű Python-könyvtárak széles skáláját - köztük a scikit-learnt, a Theanót és a Kerast - felölelve, valamint az érzelemelemelemzéstől a neurális hálózatokig mindenre vonatkozóan útmutatásokat és tippeket tartalmaz, így hamarosan képes lesz megválaszolni az Ön és szervezete előtt álló legfontosabb kérdéseket.
Mit fog tanulni?
⬤ Tudja meg, hogyan használhat különböző gépi tanulási modelleket, hogy különböző kérdéseket tegyen fel az adatainak.
⬤ Tanulja meg, hogyan építsen neurális hálózatokat a Keras és a Theano segítségével.
⬤ Tudja meg, hogyan írjon tiszta és elegáns Python kódot, amely optimalizálja az algoritmusok erejét.
⬤ Tudja meg, hogyan ágyazhatja be gépi tanulási modelljét egy webes alkalmazásba a jobb elérhetőség érdekében.
⬤ Jósolja meg a folyamatos célkimeneteleket regresszióelemzéssel.
⬤ Fedje fel a rejtett mintákat és struktúrákat az adatokban klaszterezéssel.
⬤ Rendezze az adatokat hatékony előfeldolgozási technikák segítségével.
⬤ Hallgassa meg az érzéselemzést, hogy mélyebben elmerülhessen a szöveges és közösségi médiaadatokban.
Kinek szól ez a könyv
Ha szeretné megtudni, hogyan használhatja a Pythont, hogy elkezdje megválaszolni az adatainak kritikus kérdéseit, vegye kézbe a Python Machine Learninget - akár a nulláról akarja kezdeni, akár az adattudományi ismereteit szeretné bővíteni, ez egy alapvető és kihagyhatatlan forrás.
