Maschinelles Lernen für absolute Anfänger: Eine Einführung in einfachem Englisch

Maschinelles Lernen für absolute Anfänger: A Plain English Introduction (Dritte Ausgabe) (Oliver Theobald)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird allgemein als hervorragende Einführung in das maschinelle Lernen begrüßt, insbesondere für Anfänger. Die Rezensenten schätzen die klaren Erklärungen, den strukturierten Ansatz und die praktischen Beispiele, die komplexe Konzepte leichter zugänglich machen. Allerdings gibt es auch Kritik an verwirrenden Analogien, mangelnder Ausführlichkeit in bestimmten Bereichen und sogar physischen Produktionsproblemen beim Druck.

Vorteile:

⬤ Klare und einfache Erklärungen von Konzepten des maschinellen Lernens.
⬤ Gut geeignet für absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse.
⬤ Strukturierte Abfolge von grundlegenden zu komplexeren Themen.
⬤ Praktische Übungen und Python-Programmbeispiele werden bereitgestellt.
⬤ Eignet sich gut als Nachschlagewerk für das weitere Studium.

Nachteile:

⬤ Einige Rezensionen erwähnen verwirrende Analogien und Begriffe, die ohne vorherige Erklärung eingeführt werden.
⬤ Physikalische Druckprobleme wie auf dem Kopf stehende Seiten werden berichtet.
⬤ Einige fanden, dass es fortgeschrittenen Lesern an Details mangelt.
⬤ Nicht geeignet für absolute Anfänger in Mathematik oder Programmierung, da es gewisse Vorkenntnisse voraussetzt.

(basierend auf 38 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Third Edition)

Inhalt des Buches:

Von Tableau als erstes der "7 Bücher über maschinelles Lernen für Einsteiger" vorgestellt.

Sind Sie bereit, eine virtuelle GPU-Instanz zu starten und Petabytes an Daten zu verarbeiten? Möchten Sie Ihr LinkedIn-Profil um "Machine Learning" erweitern?

Nun, warten Sie mal ab...

Bevor Sie sich auf die Reise begeben, müssen Sie sich zunächst mit einigen theoretischen und statistischen Grundlagen auseinandersetzen.

Aber anstatt $30-$50 USD für ein dickes Lehrbuch auszugeben, sollten Sie lieber erst dieses Buch lesen. Als klare und prägnante Alternative bietet dieses Buch eine grundlegende Einführung in das maschinelle Lernen, kostenlos herunterladbare Code-Übungen und Video-Demonstrationen.

Das Buch Machine Learning for Absolute Beginners Third Edition wurde für absolute Anfänger geschrieben und konzipiert. Das bedeutet, dass die Erklärungen in einfachem Englisch gehalten sind und keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Wo Kernalgorithmen eingeführt werden, werden klare Erklärungen und visuelle Beispiele hinzugefügt, um das Nachvollziehen zu Hause zu erleichtern.

Neue aktualisierte Ausgabe

Diese neue Ausgabe enthält erweiterte Kapitel mit Quizfragen, kostenlose zusätzliche Online-Video-Tutorials zur Programmierung von Modellen in Python und herunterladbare Ressourcen, die in der zweiten Ausgabe nicht enthalten waren.

Wenn Sie das "Anfänger"-Stadium in Ihrem Studium des maschinellen Lernens hinter sich gelassen haben und bereit sind, Kodierung und Deep Learning in Angriff zu nehmen, wären Sie mit einem langformatigen Lehrbuch gut bedient. Wenn Sie jedoch diesen König der Löwen-Moment noch nicht erreicht haben - als ein ausgewachsener Simba, der über die Pride Lands von Afrika blickt - dann ist dies das Buch, das Sie sanft hochhebt und Ihnen einen klaren Überblick über das Land gibt.

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung lernen Sie:

- Wie man kostenlose Datensätze herunterlädt

- Welche Tools und Bibliotheken für maschinelles Lernen Sie benötigen.

- Techniken zur Datenbereinigung, einschließlich One-Hot-Codierung, Binning und Umgang mit fehlenden Daten

- Aufbereitung von Daten für die Analyse, einschließlich k-facher Validierung

- Regressionsanalyse zur Erstellung von Trendlinien.

- k-Mittel-Clustering, um neue Beziehungen zu finden.

- Die Grundlagen von Neuronalen Netzen

- Bias/Varianz, um Ihr maschinelles Lernmodell zu verbessern.

- Entscheidungsbäume zur Entschlüsselung der Klassifizierung und.

- Wie Sie Ihr erstes Machine Learning Model zur Vorhersage von Hauswerten mit Python erstellen.

Häufig gestellte Fragen

F: Brauche ich Programmierkenntnisse, um dieses E-Book zu lesen? A: Dieses E-Book ist für absolute Anfänger gedacht, daher sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. In zwei der späteren Kapitel wird jedoch Python eingeführt, um ein tatsächliches Modell des maschinellen Lernens zu demonstrieren, so dass Sie in diesem Buch einige Programmierungen sehen werden.

F: Ich habe bereits die zweite Auflage von Machine Learning for Absolute Beginners gekauft, sollte ich diese dritte Auflage kaufen?

A: Da in der dritten Auflage dieselben Themen wie in der zweiten Auflage behandelt werden, sind Sie mit einem fortgeschritteneren Titel über maschinelles Lernen vielleicht besser bedient. Wenn Sie eine frühere Ausgabe dieses Buches erworben haben und Zugang zu den kostenlosen Video-Tutorials erhalten möchten, senden Sie bitte eine E-Mail an den Autor.

F: Enthält dieses Buch alles, was ich brauche, um ein Experte für maschinelles Lernen zu werden?

A: Leider nein. Dieses Buch richtet sich an Leser, die ihre ersten Schritte im Bereich des maschinellen Lernens machen, und es sind über dieses Buch hinaus weitere Kenntnisse erforderlich, um das maschinelle Lernen zu beherrschen.