Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este în general percepută ca un ghid practic și accesibil pentru începători și utilizatori intermediari în învățarea automată. Ea oferă exemple clare și instrucțiuni pas cu pas pentru codificare. Cu toate acestea, unii cititori o critică pentru că este prost scrisă, pentru că îi lipsesc explicațiile și pentru că are un conținut repetitiv.
Avantaje:Cartea este ușor de utilizat și potrivită pentru începători și cursanți intermediari. Conține exemple gata de utilizare cu seturi de date Python standard, instrucțiuni clare de codificare și explicații utile care sporesc înțelegerea optimizărilor de date. De asemenea, este foarte aplicabil pentru contexte industriale și de cercetare.
Dezavantaje:Unele recenzii indică faptul că este prost scrisă, cu lipsa explicațiilor adecvate pentru coduri și modele și că conține formulări repetitive. Sunt menționate fragmente lungi de cod fără un context suficient, ceea ce ar putea deruta unii cititori.
(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Hands-On Scikit-Learn for Machine Learning Applications: Data Science Fundamentals with Python
Conținutul cărții:
Profesioniștii aspiranți în domeniul științei datelor pot învăța biblioteca Scikit-Learn împreună cu elementele fundamentale ale învățării automate cu această carte. Cartea combină distribuția Anaconda Python cu populara bibliotecă Scikit-Learn pentru a demonstra o gamă largă de algoritmi de învățare automată supravegheată și nesupravegheată. Se are grijă să vă ghideze prin principiile învățării automate prin exemple clare scrise în Python pe care le puteți încerca și experimenta acasă pe propria mașină.
Toate abilitățile de matematică aplicată și programare necesare pentru a stăpâni conținutul sunt acoperite în această carte. Nu sunt necesare cunoștințe aprofundate de programare orientată pe obiecte, deoarece sunt furnizate și explicate exemple funcționale și complete. Exemplele de codificare sunt aprofundate și complexe atunci când este necesar. Ele sunt, de asemenea, concise, exacte și complete și completează conceptele de învățare automată introduse. Lucrul cu exemplele ajută la dezvoltarea abilităților necesare pentru a înțelege și aplica algoritmi complecși de învățare automată.
Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications este un excelent punct de plecare pentru cei care urmăresc o carieră în învățarea automată. Studenții acestei cărți vor învăța elementele fundamentale care sunt o condiție prealabilă pentru competență. Cititorii vor fi expuși la distribuția Anaconda a Python, care este concepută special pentru profesioniștii din domeniul științei datelor, și își vor dezvolta abilitățile în biblioteca populară Scikit-Learn, care stă la baza multor aplicații de învățare automată din lumea Python.
Ce veți învăța
⬤ Lucrați cu seturi de date simple și complexe comune pentru Scikit-Learn.
⬤ Manipulați datele în vectori și matrici pentru prelucrarea algoritmică.
⬤ Să vă familiarizați cu distribuția Anaconda utilizată în știința datelor.
⬤ Aplicați învățarea automată cu clasificatori, regresori și reducerea dimensionalității.
⬤ Ajustarea algoritmilor și găsirea celor mai buni algoritmi pentru fiecare set de date.
⬤ Încărcați date din și salvați-le în formate CSV, JSON, Numpy și Pandas.
Pentru cine este această carte
Cercetătorul de date aspirant care dorește să pătrundă în învățarea automată prin stăpânirea fundamentelor de bază care sunt uneori omise în graba de a fi productiv. Unele cunoștințe de programare orientată pe obiecte și algebra liniară aplicată foarte elementară vor face învățarea mai ușoară, deși oricine poate beneficia de această carte.
