Bewertung:
Das Buch wird für seinen praktischen Ansatz zum maschinellen Lernen mit Python hoch geschätzt und bietet eine gute Mischung aus Theorie und Anwendung. Die Leser loben die Klarheit, mit der die Konzepte erklärt werden, und die nützlichen Code-Beispiele. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass das Buch aufgrund der vorausgesetzten Vorkenntnisse in Mathematik und Python-Programmierung nicht für absolute Anfänger geeignet ist.
Vorteile:- Umfassende Abdeckung von Algorithmen und Praktiken des maschinellen Lernens.
Nachteile:- Ausgezeichnete Ausgewogenheit von Theorie und praktischen Programmierbeispielen.
(basierend auf 171 Leserbewertungen)
Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
Erschließen Sie sich tiefere Einblicke in Machine Leaning mit diesem wichtigen Leitfaden für modernste prädiktive Analysen
Hauptmerkmale
⬤ Nutzen Sie die leistungsfähigsten Open-Source-Bibliotheken von Python für Deep Learning, Datenverarbeitung und Datenvisualisierung.
⬤ Lernen Sie effektive Strategien und Best Practices zur Verbesserung und Optimierung von maschinellen Lernsystemen und Algorithmen.
⬤ Stellen - und beantworten - Sie schwierige Fragen zu Ihren Daten mit robusten statistischen Modellen, die für eine Reihe von Datensätzen entwickelt wurden.
Buchbeschreibung
Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik verändern die Arbeitsweise von Unternehmen und anderen Organisationen. Die Fähigkeit, Trends und Muster in komplexen Daten zu verstehen, ist entscheidend für den Erfolg und wird zu einer der Schlüsselstrategien, um in einem herausfordernden modernen Markt Wachstum zu erzielen. Python kann Ihnen dabei helfen, wichtige Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen - seine einzigartigen Fähigkeiten als Sprache ermöglichen es Ihnen, ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle zu erstellen, die neue Perspektiven aufzeigen und wichtige Fragen beantworten können, die für den Erfolg entscheidend sind.
Python Machine Learning eröffnet Ihnen den Zugang zur Welt der prädiktiven Analytik und zeigt, warum Python eine der weltweit führenden Data-Science-Sprachen ist. Wenn Sie bessere Fragen zu Daten stellen wollen oder die Fähigkeiten Ihrer maschinellen Lernsysteme verbessern und erweitern müssen, ist dieses praktische Data-Science-Buch von unschätzbarem Wert. Es deckt ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ab, darunter scikit-learn, Theano und Keras, und enthält Anleitungen und Tipps zu allen Themen von der Sentiment-Analyse bis hin zu neuronalen Netzen. Sie werden bald in der Lage sein, einige der wichtigsten Fragen zu beantworten, mit denen Sie und Ihr Unternehmen konfrontiert sind.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Erforschen Sie, wie Sie verschiedene Modelle des maschinellen Lernens einsetzen können, um Ihren Daten unterschiedliche Fragen zu stellen.
⬤ Lernen Sie, wie man neuronale Netze mit Keras und Theano erstellt.
⬤ Finden Sie heraus, wie Sie sauberen und eleganten Python-Code schreiben, um die Stärke Ihrer Algorithmen zu optimieren.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Ihr maschinelles Lernmodell in eine Webanwendung einbetten können, um die Zugänglichkeit zu verbessern.
⬤ Vorhersage von kontinuierlichen Zielergebnissen mithilfe der Regressionsanalyse.
⬤ Entdecken Sie verborgene Muster und Strukturen in Daten mit Clustering.
⬤ Organisieren Sie Daten mit effektiven Vorverarbeitungsmethoden.
⬤ Machen Sie sich mit der Sentimentanalyse vertraut, um Text- und Social-Media-Daten tiefer zu durchdringen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Wenn Sie herausfinden möchten, wie Sie Python verwenden können, um kritische Fragen zu Ihren Daten zu beantworten, sollten Sie sich Python Machine Learning zulegen - egal, ob Sie von Grund auf neu anfangen oder Ihre Kenntnisse in der Datenwissenschaft erweitern möchten, dieses Buch ist eine unverzichtbare Ressource.
| ISBN: | 9781783555130 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 454 |
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