Bewertung:

Das Buch wird für seine klaren Erklärungen komplexer Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und Python gelobt, was es zu einer wertvollen Ressource für Anfänger und Studenten in diesen Bereichen macht. Es nutzt effektiv reale Szenarien, um das Verständnis und die Anwendbarkeit zu verbessern.
Vorteile:⬤ Gut geschrieben mit gründlichen Erklärungen
⬤ detaillierte Aufschlüsselung von Python
⬤ verwendet reale Szenarien für ein besseres Verständnis
⬤ hilfreich sowohl für Anfänger im maschinellen Lernen als auch für Python-Lernende
⬤ relevant für praktische Anwendungen in der Wirtschaft.
Keine explizite Erwähnung in den Rezensionen.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Machine Learning in Python: Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
Interessieren Sie sich für Künstliche Intelligenz und möchten Sie damit beginnen? Interessieren Sie sich für maschinelles Lernen und möchten Sie lernen, wie man es in Python implementiert?
Das unten stehende Buch ist die Antwort.
Angesichts der großen Datenmengen, die wir tagtäglich nutzen - sei es im Internet, in Supermärkten, in sozialen Medien usw. - ist die Analyse von Daten ein wesentlicher Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Die Fähigkeit, dies effektiv zu tun, kann Ihre Karriere oder Ihr Unternehmen in große Höhen katapultieren. Maschinelles Lernen ist das effektivste Werkzeug zur Datenanalyse. Obwohl es sich um ein komplexes Thema handelt, kann es in einfachere Schritte unterteilt werden, wie in diesem Buch gezeigt wird. Wir verwenden Python, eine großartige Programmiersprache für Anfänger.
Python ist eine großartige Sprache, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird. Python wird häufig in den Bereichen Mathematik, Spiele und Grafikdesign eingesetzt. Python ist schnell zu entwickeln und zu prototypisieren. Sie ist webfähig, d. h. wir können Python zum Sammeln von Webdaten verwenden. Es ist anpassungsfähig und hat eine große Nutzergemeinschaft.
In diesem Buch sind folgende Themen enthalten:
⬤ Was ist Maschinelles Lernen?
⬤ Warum Python verwenden?
⬤ Regressionsanalyse mit Python mit einem Beispiel.
⬤ Clustering-Analyse mit Python mit einem Beispiel.
⬤ Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes.
⬤ Backpropagation.
⬤ 90-Tage-Plan zum Erlernen und Implementieren von maschinellem Lernen.
⬤ Abschluss.