Bewertung:
Das Buch ist eine viel beachtete Einführung in Q und maschinelles Lernen, die für ihre Klarheit und praktischen Einsichten gelobt wird. Der Autor Nick ist ein anerkannter Experte auf dem Gebiet der Q-Programmierung und liefert wertvolle Beispiele und Erklärungen, die sowohl Anfängern als auch Kennern des Themas helfen.
Vorteile:Klarer und zugänglicher Schreibstil, wertvolle Einblicke in Algorithmen des maschinellen Lernens, hilfreiche Beispiele, die zum Experimentieren mit Q anregen, starke Befürwortung von Lesern, die mit dem Autor zusammengearbeitet haben, und effektive Einbettung als Ergänzung zu etablierten Texten zum statistischen Lernen.
Nachteile:In den Rezensionen wurden keine spezifischen Nachteile genannt.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Fun Q: A Functional Introduction to Machine Learning in Q
Nutzen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die schnellste Zeitreihendatenbank. Fun Q verwendet die leistungsstarke Programmiersprache q, um viele der bekanntesten Algorithmen des maschinellen Lernens zu implementieren.
Unter Verwendung einer sorgfältig faktorisierten Machine-Learning-Bibliothek wird jeder Algorithmus in seine Grundbausteine zerlegt und dann von Grund auf neu aufgebaut. Berühmte Machine-Learning-Datensätze werden verwendet, um jedes Kapitel zu motivieren, während fortgeschrittene q-Idiome eingeführt werden. Egal, ob Sie ein Datenwissenschaftler sind, der neu in q ist, oder ein kdb+-Administrator, der neu im Bereich des maschinellen Lernens ist, Sie werden Spaß daran haben, zu lernen, wie Algorithmen des maschinellen Lernens in der prägnanten Vektor-Funktionssprache q implementiert werden können.
Mit nichts anderem als dem q-Binary werden Sie in der Lage sein, Datensätze herunterzuladen, Plots im q-Terminal zu erzeugen und eine Rückmeldung im Stil eines Fortschrittsbalkens zu erhalten, wenn sich die Modellparameter iterativ verbessern. Es ist nicht nur eine funktionale Einführung in Algorithmen des maschinellen Lernens in q, sondern auch eine Einführung, die Spaß machen soll.
| ISBN: | 9781734467505 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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