Bewertung:
Das Buch wird für seine Zugänglichkeit und seinen informativen Inhalt hoch gelobt. Es richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft.
Vorteile:Schön geschrieben, informativ, für mehrere Zielgruppen geeignet (Anfänger und Fortgeschrittene), vertieft Wissen, enthält hervorragende Beispiele zur Erklärung komplexer Techniken, fördert die Liebe zum maschinellen Lernen.
Nachteile:Keine explizite Erwähnung in den Rezensionen.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Introduction to Statistical and Machine Learning Methods for Data Science
Verbessern Sie Ihr Verständnis von Data-Science-Techniken zur Lösung von Problemen in der Praxis
Data Science ist ein spannendes, interdisziplinäres Gebiet, das Erkenntnisse aus Daten gewinnt, um Geschäftsprobleme zu lösen. Dieses Buch führt Sie in gängige Data-Science-Techniken und -Methoden ein und zeigt Ihnen, wie Sie diese in realen Fallstudien anwenden können. Von der Datenvorbereitung und -exploration bis hin zur Modellbewertung und -bereitstellung beschreibt dieses Buch jede Phase des Analyselebenszyklus, einschließlich eines umfassenden Überblicks über unüberwachte und überwachte maschinelle Lerntechniken. Das Buch führt Sie durch die notwendigen Schritte, um die besten Techniken und Modelle auszuwählen und diese Modelle dann zu implementieren, um die ursprünglichen Geschäftsanforderungen erfolgreich zu erfüllen.
In dem Buch wird keine Software gezeigt, und die mathematischen Details sind auf ein Minimum beschränkt. Dies ermöglicht es Ihnen, ein Verständnis für die Grundlagen der Datenwissenschaft zu entwickeln, unabhängig von Ihrem Hintergrund oder Erfahrungsstand.
| ISBN: | 9781953329646 |
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| Einband: | Hardcover |
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