Algoritmi de învățare automată: Manual

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru că este ușor de utilizat de către începători și pentru că oferă explicații clare ale algoritmilor de învățare automată, împreună cu implementări de cod. Cu toate acestea, a fost criticată pentru lipsa exemplelor practice, a mai multor seturi de date și a ajutoarelor vizuale care ar putea ajuta cititorii să înțeleagă mai bine conceptele.

⬤ Prietenos pentru începători
⬤ explicații bune ale algoritmilor
⬤ concis
⬤ include implementări de cod
⬤ acoperă o mare varietate de algoritmi ML
⬤ util pentru cei deja oarecum familiarizați cu conceptele ML.

⬤ Lipsă de exemple practice și proiecte
⬤ seturi de date insuficiente
⬤ unele secțiuni nu explică adecvat conceptele de bază
⬤ ar putea beneficia de mai multe imagini și explicații matematice aprofundate.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Conținutul cărții:

În "Algoritmi de învățare automată: Manual", Aman Kharwal, fondatorul Statso. io, vă poartă într-o călătorie lămuritoare prin lumea fascinantă a învățării automate. Fie că sunteți un cercetător de date experimentat sau un începător curios, această carte oferă o prezentare holistică a algoritmilor esențiali care formează coloana vertebrală a învățării automate moderne.

Cu claritate și precizie, Aman demistifică concepte complexe, ghidându-vă pas cu pas prin elementele fundamentale ale regresiei, clasificării, grupării, învățării profunde și prognozei seriilor de timp. Fiecare capitol prezintă o aprofundare a unui algoritm specific, echipându-vă cu cunoștințele și abilitățile necesare pentru a aborda frontal problemele din lumea reală.

Principalele caracteristici:

1. Explicații clare ale algoritmilor de învățare automată: Cartea oferă explicații clare și concise ale algoritmilor de învățare automată, asigurându-se că cititorii de toate nivelurile pot înțelege conceptele fără efort.

2. Abordare Hands-On: Bogată în exemple practice folosind Python și fragmente de cod, veți obține o înțelegere practică a modului în care funcționează fiecare algoritm și veți învăța să le implementați în proiecte reale.

3. Acoperire cuprinzătoare: De la regresia liniară și mașinile vectoriale de suport la arbori de decizie și rețele neuronale, cartea acoperă o gamă largă de algoritmi, oferindu-vă o bază solidă pentru a explora diverse domenii de probleme.

4. Metode de evaluare a performanței: Aflați cum să evaluați eficiența modelelor dvs., să identificați domeniile de îmbunătățire și să optimizați performanța acestora utilizând tehnici de evaluare standard din industrie.

5. Tehnici de preprocesare a datelor: Descoperiți elementele critice ale preprocesării datelor care pun bazele construirii unor modele robuste și precise de învățare automată.

6. Prognoza seriilor de timp: Explorați algoritmi avansați special concepuți pentru datele din seriile de timp, o componentă critică a numeroase aplicații din lumea reală.

7. Apendice pentru referință ușoară: Accesați toți parametrii algoritmilor de învățare automată frecvent utilizați într-o anexă la îndemână, facilitând reglarea eficientă a modelului.

Fie că sunteți interesat să învățați elementele fundamentale ale tuturor algoritmilor de învățare automată, să implementați algoritmi de învățare automată utilizând Python sau să vă pregătiți pentru un interviu, "Algoritmi de învățare automată: Manual" vă va ajuta în toate felurile.