Bewertung:
Das Buch „MATLAB for Machine Learning“ bietet eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen mit MATLAB, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Anwender geeignet ist. Es behandelt wesentliche Themen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, neuronale Netze und verschiedene praktische Anwendungen mit klaren Erklärungen und Beispielen.
Vorteile:⬤ Leicht verständlich mit klaren Erklärungen.
⬤ Deckt ein breites Spektrum von Themen und Anwendungen des maschinellen Lernens ab.
⬤ Enthält praktische Beispiele und Fallbeispiele.
⬤ Sowohl für Anfänger als auch für MATLAB-Kenner geeignet.
⬤ Führt in fortgeschrittene Konzepte wie Deep Learning und neuronale Netze ein.
⬤ Erfordert grundlegende Programmierkenntnisse für den Einstieg.
⬤ Begrenzte Anzahl von MATLAB-spezifischen Ressourcen zum maschinellen Lernen verfügbar.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
MATLAB for Machine Learning - Second Edition: Unlock the power of deep learning for swift and enhanced results
Beherrschen Sie die MATLAB-Tools zur Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen durch effektives Schreiben von Code, angeleitet von praktischen Beispielen, die die Vielseitigkeit des maschinellen Lernens in realen Anwendungen zeigen Hauptmerkmale Arbeiten Sie mit der MATLAB Machine Learning Toolbox, um eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren Bewerten, implementieren und operationalisieren Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle, einschließlich Bias-Erkennung und Pipeline-Überwachung Entdecken Sie effektive Ansätze für Deep Learning für Computer Vision, Zeitreihenanalyse und Prognosen Der Kauf des gedruckten oder Kindle-Buches beinhaltet ein kostenloses PDF eBook Buchbeschreibung
Entdecken Sie, warum die Programmierumgebung MATLAB bei Forschern und Mathematikern für maschinelles Lernen so beliebt ist. Dieser Leitfaden soll Ihre Kenntnisse im maschinellen Lernen und Deep Learning mit MATLAB verbessern und den Weg für fortgeschrittene Anwendungen ebnen.
Durch die Navigation durch die vielseitigen Werkzeuge für maschinelles Lernen in der MATLAB-Umgebung lernen Sie, wie Sie nahtlos mit dem Arbeitsbereich interagieren können. Anschließend befassen Sie sich mit Datenbereinigung, Data Mining und der Analyse verschiedener Datentypen im maschinellen Lernen und visualisieren Datenwerte in einem Diagramm. Im weiteren Verlauf lernen Sie verschiedene Klassifizierungs- und Regressionstechniken kennen und wenden diese geschickt mit MATLAB-Funktionen an.
Dieses Buch vermittelt Ihnen die Grundlagen neuronaler Netze und führt Sie durch Datenanpassung, Mustererkennung und Clusteranalyse. Außerdem lernen Sie Techniken zur Auswahl und Extraktion von Merkmalen kennen, um die Leistung durch Dimensionalitätsreduktion zu verbessern. Schließlich nutzen Sie MATLAB-Tools für Deep Learning und die Verwaltung von neuronalen Faltungsnetzwerken.
Am Ende des Buches werden Sie in der Lage sein, die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens in realen Szenarien anzuwenden. Was Sie lernen werden Entdecken Sie verschiedene Möglichkeiten, Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln Erforschen Sie die verschiedenen Arten von Regressionstechniken Begreifen Sie die Grundlagen der Klassifizierung mit Naive Bayes und Entscheidungsbäumen Verwenden Sie Clustering, um Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeitsmaßen zu gruppieren Führen Sie Datenanpassung, Mustererkennung und Clusteranalyse durch Implementieren Sie Feature-Auswahl und -Extraktion zur Dimensionalitätsreduktion Nutzen Sie MATLAB-Tools für die Erforschung von Deep Learning Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler, DL-Ingenieure und CV/NLP-Ingenieure, die MATLAB für maschinelles Lernen und Deep Learning einsetzen möchten. Für den Einstieg ist ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten erforderlich. Inhaltsverzeichnis Erkundung von MATLAB für maschinelles Lernen Arbeiten mit Daten in MATLAB Vorhersage mit Klassifikation und Regression Clustering-Analyse und Dimensionalitätsreduktion Einführung in künstliche neuronale Netze Modellierung von Deep Learning und Convolutional Neural Networks Natürliche Sprachverarbeitung mit MATLAB MATLAB für Bildverarbeitung und Computer Vision Zeitreihenanalyse und Prognosen mit MATLAB MATLAB-Tools für Empfehlungssysteme Anomalieerkennung in MATLAB
| ISBN: | 9781835087695 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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