Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird als praktische Einführung in genetische Algorithmen mit Python sehr geschätzt. Es eignet sich besonders gut für Personen mit einiger Programmiererfahrung, da es sich auf praktische Projekte konzentriert, die allmählich an Komplexität gewinnen. Für absolute Anfänger ist es jedoch möglicherweise nicht geeignet, und einige Leser haben Bedenken hinsichtlich der Klarheit des Codes und der mathematischen Erklärungen geäußert.
Vorteile:Das Buch enthält praktische Projekte, die klassische Probleme der genetischen Algorithmen abdecken; es ist klar und leicht zu lesen. Es eignet sich für fortgeschrittene Programmierer, die sich mit genetischen Algorithmen beschäftigen wollen, und bietet praktische Anwendungen. Viele fanden die Beispiele ansprechend und die Schritt-für-Schritt-Anleitung effektiv zum Lernen.
Nachteile:Das Buch ist nicht anfängerfreundlich, da es Vorkenntnisse in Python voraussetzt. Einige Leser fanden die Verwendung des `unittest`-Moduls umständlich und das Fehlen eines umfassenden Überblicks über genetische Algorithmen einschränkend. Kritisiert wurden das Fehlen von Flussdiagrammen und die unzureichende Erläuterung von Schlüsselkonzepten. Außerdem waren einige der Meinung, dass es zu viele Standardtexte gab, die vom Lernen ablenkten.
(basierend auf 24 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Genetic Algorithms with Python
Inhalt des Buches:
Erhalten Sie eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen mit genetischen Algorithmen unter Verwendung von Python. Genetische Algorithmen sind eines der Werkzeuge, mit denen Sie maschinelles Lernen anwenden können, um gute, manchmal sogar optimale Lösungen für Probleme zu finden, für die es Milliarden von möglichen Lösungen gibt. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie genetische Algorithmen für sich arbeiten lassen können, und zwar anhand von leicht nachvollziehbaren Beispielprojekten, auf die Sie zurückgreifen können, wenn Sie lernen, andere Werkzeuge und Techniken des maschinellen Lernens einzusetzen. Die Schritt-für-Schritt-Tutorials bauen Ihre Fähigkeiten von Hello World! über die Optimierung eines genetischen Algorithmus mit einem anderen bis hin zur genetischen Programmierung auf und bereiten Sie so auf die Anwendung genetischer Algorithmen auf Probleme in Ihrem eigenen Fachgebiet vor.
Python ist eine hochentwickelte, einfache und leistungsstarke Sprache, deren Code auch von Programmieranfängern leicht verstanden werden kann. Wenn Sie Erfahrung mit einer anderen Programmiersprache haben, dann sollten Sie keine Schwierigkeiten haben, Python durch Induktion zu lernen.
Quellcode: https: //github.com/handcraftsman/GeneticAlgorithmsWithPython.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781732029804 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
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