Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Această carte servește ca o introducere excelentă în învățarea automată, în special pentru începătorii care doresc să învețe folosind Python. Mulți utilizatori apreciază conceptele clar explicate și exemplele practice de codificare, ceea ce o face accesibilă pentru cei cu cunoștințe anterioare minime. Cu toate acestea, există dezavantaje semnificative, cum ar fi seturile de date învechite și unele conținuturi care nu au profunzime, ceea ce ar putea lăsa cititorii mai avansați cu dorințe.
Avantaje:Excelentă pentru începători, cu explicații clare și exemple practice.
Dezavantaje:Accesibilă și ușor de înțeles, făcând subiectele complexe mai ușor de digerat.
(pe baza a 21 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Machine Learning with Python: A Practical Beginners' Guide
Conținutul cărții:
Sunteți gata să adăugați învățarea mecanică la setul dvs. de competențe? Ca al doilea titlu din seria Machine Learning From Scratch, această carte vă învață cum să codificați modele de învățare automată în Python.
Lucrând la diferite proiecte cu pași repetabili, veți avea schițele și strategiile eficiente pentru a codifica și proiecta modele de predicție folosind propriile date. Cui se adresează această carte? Cartea este concepută pentru începători cu cunoștințe de bază despre machine learning, inclusiv algoritmi comuni precum regresia logistică și arborii decizionali. Pentru o explicație blândă a teoriei învățării automate minus codul, vă sugerăm să citiți prima carte din această serie Machine Learning for Absolute Beginners (Third Edition), care este scrisă pentru un public mai general.
În acest ghid pas cu pas veți învăța: - Cum să codificați un model de predicție de învățare automată folosind o serie de algoritmi, inclusiv regresie logistică, gradient boosting și arbori de decizie. - Cum să instalați un mediu de dezvoltare și să utilizați limbajul de programare Python pentru a codifica 10 modele diferite.
- Cum să vă scrieți modelul în cea mai mică cantitate de cod posibilă cu ajutorul Pandas, Scikit-learn, Matplotlib și Seaborn. - Cum să vizualizați relațiile din setul dvs.
de date, inclusiv Heatmaps și Pairplots cu doar câteva linii de cod.
