Bewertung:
Das Buch wird gelobt, weil es einsteigerfreundlich ist und klare Erklärungen zu Algorithmen des maschinellen Lernens sowie Code-Implementierungen enthält. Es wurde jedoch kritisiert, dass es an praktischen Beispielen, mehr Datensätzen und visuellen Hilfen mangelt, die dem Leser helfen könnten, Konzepte besser zu verstehen.
Vorteile:⬤ Einsteigerfreundlich
⬤ gute Erklärungen der Algorithmen
⬤ prägnant
⬤ enthält Code-Implementierungen
⬤ deckt eine breite Palette von ML-Algorithmen ab
⬤ hilfreich für diejenigen, die bereits einigermaßen mit ML-Konzepten vertraut sind.
⬤ Es fehlen praktische Beispiele und Projekte
⬤ unzureichende Datensätze
⬤ einige Abschnitte erklären die zugrundeliegenden Konzepte nicht adäquat
⬤ könnte von mehr visuellen Darstellungen und tiefergehenden mathematischen Erklärungen profitieren.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Machine Learning Algorithms: Handbook
In "Machine Learning Algorithms: Handbook" nimmt Aman Kharwal, Gründer von Statso. io, Sie mit auf eine aufschlussreiche Reise durch die faszinierende Welt des maschinellen Lernens. Ob Sie nun ein erfahrener Datenwissenschaftler oder ein neugieriger Anfänger sind, dieses Buch bietet einen ganzheitlichen Überblick über die wesentlichen Algorithmen, die das Rückgrat des modernen maschinellen Lernens bilden.
Mit Klarheit und Präzision entmystifiziert Aman komplexe Konzepte und führt Sie Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Regression, Klassifizierung, Clustering, Deep Learning und Zeitreihenprognosen. Jedes Kapitel bietet einen tiefen Einblick in einen bestimmten Algorithmus, der Sie mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausstattet, um reale Probleme frontal anzugehen.
Hauptmerkmale:
1. Klare Erklärungen der Algorithmen des maschinellen Lernens: Das Buch bietet klare und prägnante Erklärungen von Algorithmen des maschinellen Lernens, die sicherstellen, dass Leser aller Niveaus die Konzepte mühelos erfassen können.
2. Praktische Herangehensweise: Anhand von praktischen Beispielen mit Python und Codeschnipseln lernen Sie, wie jeder Algorithmus funktioniert und wie Sie ihn in realen Projekten implementieren können.
3. Umfassende Abdeckung: Von linearer Regression und Support Vector Machines bis hin zu Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen deckt das Buch eine breite Palette von Algorithmen ab und bietet Ihnen eine solide Grundlage für die Erforschung verschiedener Problembereiche.
4. Methoden zur Leistungsbewertung: Lernen Sie, wie Sie die Effektivität Ihrer Modelle bewerten, verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und ihre Leistung mit Hilfe von branchenüblichen Bewertungstechniken optimieren können.
5. Datenvorverarbeitungstechniken: Entdecken Sie die entscheidenden Elemente der Datenvorverarbeitung, die die Grundlage für die Erstellung robuster und genauer Modelle für maschinelles Lernen bilden.
6. Zeitreihenvorhersage: Erforschen Sie fortgeschrittene Algorithmen, die speziell für Zeitreihendaten entwickelt wurden, eine entscheidende Komponente zahlreicher realer Anwendungen.
7. Anhang zum einfachen Nachschlagen: Alle Parameter häufig verwendeter Algorithmen des maschinellen Lernens sind in einem praktischen Anhang enthalten, der eine effiziente Modellabstimmung ermöglicht.
Ganz gleich, ob Sie die Grundlagen aller Algorithmen des maschinellen Lernens erlernen, Algorithmen des maschinellen Lernens mit Python implementieren oder sich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereiten möchten, "Machine Learning Algorithms: Handbook" wird Ihnen in jeder Hinsicht helfen.
| ISBN: | 9789356484832 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
