Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea servește ca o introducere de bază în învățarea automată utilizând MATLAB, cu îndrumare pas cu pas și exemple practice. Cu toate acestea, a primit critici pentru redundanța sa, erori în cod și lipsa de profunzime în explicațiile matematice.
Avantaje:Ghid pas cu pas pentru începători, include exemple practice folosind MATLAB, stare fizică în general bună la sosire.
Dezavantaje:Înțelegere limitată a tehnicilor de învățare automată de către autor, limbaj redundant, multe paragrafe copiate din documentația oficială MATLAB, conține numeroase erori de cod, lipsește explicațiile matematice detaliate.
(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
MATLAB for Machine Learning: Practical examples of regression, clustering and neural networks
Conținutul cărții:
Extrage modele și cunoștințe din datele tale într-un mod ușor folosind MATLAB
Caracteristici principale
⬤ Fă primii pași în învățarea automată cu ajutorul acestui ghid ușor de urmat.
⬤ Învățați regresia, gruparea, clasificarea, analiza predictivă, rețelele neuronale artificiale și multe altele cu MATLAB.
⬤ Înțelegeți cum funcționează datele dvs. și identificați straturile ascunse în date cu puterea învățării automate.
Descrierea cărții
MATLAB este limbajul ales de mulți cercetători și experți în matematică pentru machine learning. Această carte vă va ajuta să construiți o bază în învățarea automată folosind MATLAB pentru începători.
Veți începe prin a vă pregăti sistemul cu mediul MATLAB pentru machine learning și veți vedea cum să interacționați cu ușurință cu spațiul de lucru Matlab. Vom trece apoi la curățarea datelor, extragerea și analiza diferitelor tipuri de date în învățarea automată și veți vedea cum să afișați valorile datelor pe un grafic. În continuare, veți afla despre diferitele tipuri de tehnici de regresie și cum să le aplicați datelor dvs. utilizând funcțiile MATLAB.
Veți înțelege conceptele de bază ale rețelelor neuronale și veți efectua analize de ajustare a datelor, de recunoaștere a modelelor și de grupare. În cele din urmă, veți explora tehnici de selecție și extragere a caracteristicilor pentru reducerea dimensionalității în vederea îmbunătățirii performanței.
La sfârșitul cărții, veți învăța să puneți totul cap la cap în cazuri din lumea reală care acoperă principalii algoritmi de învățare automată și veți fi confortabil în efectuarea învățării automate cu MATLAB.
Ce veți învăța
⬤ Învățați conceptele introductive ale învățării automate.
⬤ Descoperiți diferite modalități de transformare a datelor utilizând SAS XPORT, instrumente de import și export,.
⬤ Explorați diferitele tipuri de tehnici de regresie, cum ar fi regresia liniară simplă și multiplă, estimarea prin cele mai mici pătrate obișnuite, corelațiile și modul de aplicare a acestora la datele dvs.
⬤ Descoperiți elementele de bază ale metodelor de clasificare și cum să implementați algoritmul Naive Bayes și arborele decizional în mediul Matlab.
⬤ Descoperiți modul de utilizare a metodelor de clusterizare, cum ar fi clusterizarea ierarhică, pentru a grupa datele utilizând măsuri de similaritate.
⬤ Cunoașteți cum să efectuați ajustarea datelor, recunoașterea modelelor și analiza grupării cu ajutorul MATLAB Neural Network Toolbox.
⬤ Învățați selectarea și extragerea caracteristicilor pentru reducerea dimensionalității, ceea ce conduce la îmbunătățirea performanței.
