Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch „Machine Learning for Absolute Beginners“ dient als prägnante und leicht zugängliche Einführung in das maschinelle Lernen und richtet sich in erster Linie an Personen mit geringen oder keinen Vorkenntnissen. Es deckt zwar die grundlegenden Konzepte effektiv ab und bietet eine solide Grundlage, ist aber für diejenigen, die tiefgreifende technische Details suchen, möglicherweise nicht geeignet.
Vorteile:⬤ Klar und gut geschrieben, so dass es auch für Anfänger leicht verständlich ist.
⬤ Bietet einen guten Überblick über Konzepte des maschinellen Lernens, ohne den Leser zu überfordern.
⬤ Enthält visuelle Illustrationen, die das Verständnis verbessern.
⬤ Bietet zusätzliche Ressourcen für weitere Studien und Einblicke in Karrieremöglichkeiten im Bereich Data Science und maschinelles Lernen.
⬤ Die kurze Länge ist vorteilhaft für schnelle Leser oder diejenigen, die eine Momentaufnahme des Themas benötigen.
⬤ Kann für Leser mit Vorkenntnissen in Statistik oder maschinellem Lernen zu grundlegend sein.
⬤ Es fehlt an technischen Details und praktischen Anwendungen, so dass es als eigenständige Ressource für fortgeschrittene Lernende nicht ausreicht.
⬤ Einige Leser finden den Titel irreführend, da sich ein großer Teil des Buches auf Statistiken und nicht auf Algorithmen des maschinellen Lernens konzentriert.
⬤ Begrenzte Anzahl von Übungen oder praktischen Beispielen zur Vertiefung des Gelernten.
(basierend auf 89 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction
Inhalt des Buches:
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Nun, warten Sie mal...
Bevor Sie sich auf die epische Reise in die Welt des maschinellen Lernens begeben, müssen Sie sich zunächst mit den theoretischen Grundlagen vertraut machen.
Aber anstatt $30-$50 USD für ein dickes, langes Lehrbuch auszugeben, sollten Sie lieber zuerst dieses Buch lesen. Als klare und prägnante Alternative zu einem Lehrbuch bietet dieses Buch eine praktische und anspruchsvolle Einführung in das maschinelle Lernen.
Machine Learning for Absolute Beginners wurde für absolute Anfänger geschrieben und konzipiert. Das bedeutet, dass es leicht verständliche Erklärungen gibt und keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Dort, wo die wichtigsten Algorithmen vorgestellt werden, werden klare Erklärungen und visuelle Beispiele hinzugefügt, um es einfach und ansprechend zu machen, zu Hause zu folgen.
Dieser Titel beginnt mit einer allgemeinen Einführung in das maschinelle Lernen auf einer Makroebene. Die zweite Hälfte des Buches ist praktischer und geht auf die Einführung spezifischer Algorithmen ein, die beim maschinellen Lernen eingesetzt werden, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile. Am Ende des Buches gebe ich Einblicke und Ratschläge zum weiteren Lernen und zu Karrieren in diesem Bereich.
Wenn Sie das Anfängerstadium in Ihrem Studium des maschinellen Lernens hinter sich gelassen haben und bereit sind, sich mit Deep Learning und Scikit-Learn auseinanderzusetzen, sind 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:- Die Grundlagen des maschinellen Lernens, die alle Anfänger beherrschen müssen.
- Entscheidungsbäume zur visuellen Abbildung und Klassifizierung von Entscheidungsprozessen.
- Die Regressionsanalyse zur Erstellung von Trendlinien und zur Vorhersage von Trends.
- Datenreduktion und Hauptkomponentenanalyse, um das Rauschen zu reduzieren.
- k-means und k-nearest Neighbor (k-nn) Clustering zur Entdeckung neuer Daten - Bias/Varianz zur Optimierung Ihres maschinellen Lernmodells.
- Wie Sie Ihr erstes maschinelles Lernmodell zur Vorhersage von Videospielverkäufen mit Python erstellen.
- Karriere auf dem Gebiet.
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Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781520951409 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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