Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird für seine effektiven Erklärungen von Graphenalgorithmen und seine Ausgewogenheit von Theorie und praktischen Anwendungen hoch geschätzt, was es für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen wertvoll macht. Es wird als zeitgemäß und relevant angesehen, insbesondere für diejenigen, die mit komplexen Datenstrukturen und Graphenanalyse arbeiten.
Vorteile:Gut erklärte Graphenalgorithmen, nützlich für das Verständnis komplexer Strukturen, praktische Anwendungen, wertvoll für Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Praktiker, zeitgemäß für aktuelle Trends in der KI und Graphendarstellung.
Nachteile:In den Rezensionen wurden keine spezifischen Nachteile genannt.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Graph Algorithms for Data Science: With Examples in Neo4j
Inhalt des Buches:
Graphen sind der natürliche Weg, um zusammenhängende Daten zu verstehen. Dieses Buch erforscht die wichtigsten Algorithmen und Techniken für Graphen in der Datenwissenschaft, mit praktischen Beispielen und konkreten Ratschlägen zur Implementierung und zum Einsatz.
In Graph Algorithms for Data Science werden Sie lernen:
Modellierung von Graphen mit beschrifteten Eigenschaften.
Konstruktion eines Graphen aus strukturierten Daten wie CSV oder SQL.
NLP-Techniken, um einen Graphen aus unstrukturierten Daten zu konstruieren.
Syntax der Abfragesprache Cypher, um Daten zu manipulieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
Algorithmen zur Analyse sozialer Netzwerke wie PageRank und Community-Erkennung.
Wie man die Graphenstruktur mit Hilfe von Knoteneinbettungsmodellen in eine ML-Modelleingabe übersetzt.
Verwendung von Graphenmerkmalen in Knotenklassifizierungs- und Linkvorhersage-Workflows.
Graph Algorithms for Data Science ist ein praktischer Leitfaden für die Arbeit mit graphbasierten Daten in Anwendungen wie maschinelles Lernen, Betrugserkennung und Geschäftsdatenanalyse. Es ist voll von faszinierenden und unterhaltsamen Projekten, die das Innen und Außen von Graphen demonstrieren. Sie werden praktische Fähigkeiten erwerben, indem Sie Twitter analysieren, Graphen mit NLP-Techniken erstellen und vieles mehr. Sie brauchen keine Erfahrung mit Graphen, um von diesem aufschlussreichen Leitfaden zu profitieren. Diese leistungsstarken Graphenalgorithmen werden in klarem, jargonfreiem Text und mit Illustrationen erklärt, so dass Sie sie leicht auf Ihre eigenen Projekte anwenden können.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Diagramme machen die Beziehungen in Ihren Daten sichtbar. Durch die Verfolgung dieser miteinander verknüpften Verbindungen lassen sich neue Erkenntnisse und Einflüsse aufdecken, und Sie können jeden Datenpunkt als Teil eines größeren Ganzen analysieren. Diese vernetzten Daten eignen sich perfekt für maschinelles Lernen sowie für die Analyse von sozialen Netzwerken, Gemeinschaften und sogar Produktempfehlungen.
Über das Buch
In Graph Algorithms for Data Science lernen Sie, wie Sie Graphen aus strukturierten und unstrukturierten Daten konstruieren können. Sie werden lernen, wie die flexible Abfragesprache Cypher verwendet werden kann, um Graphenstrukturen einfach zu manipulieren und erstaunliche Erkenntnisse zu gewinnen. Das Buch erforscht gängige und nützliche Graphenalgorithmen wie PageRank und Algorithmen zur Erkennung von Gemeinschaften und Clustern. Jeder neue Algorithmus, den Sie lernen, wird sofort in die Praxis umgesetzt, um ein praktisches Datenprojekt abzuschließen, einschließlich der Modellierung eines sozialen Netzwerks! Schließlich lernen Sie, wie Sie Graphen nutzen können, um Ihr maschinelles Lernen zu verbessern, einschließlich der Nutzung von Knoteneinbettungsmodellen und neuronalen Graphen-Netzwerken.
(Über den Leser)
Für Datenwissenschaftler, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen. Die Beispiele verwenden die Abfragesprache Cypher, die im Buch erklärt wird.
Über den Autor
Tomaz Bratanic ist im Grunde seines Herzens ein Netzwerkwissenschaftler, der an der Schnittstelle von Graphen und maschinellem Lernen arbeitet. Er hat diese Graphen-Techniken auf Projekte in verschiedenen Bereichen angewandt, darunter Betrugserkennung, Biomedizin, geschäftsorientierte Analytik und Empfehlungen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617299469 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 325 |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
