Python Machine Learning Buch - Master Data Science und Algorithmen

Python Maschinelles Lernen (Wei-Meng Lee)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird vor allem für seine Zugänglichkeit und Eignung für Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens gelobt. Es bietet viele praktische Programmierbeispiele und deckt eine Vielzahl von aktuellen Algorithmen ab. Einige fortgeschrittene Nutzer kritisieren jedoch, dass es an Tiefe mangelt, insbesondere bei mathematischen Erklärungen und komplexeren Themen.

Vorteile:

⬤ Zugänglich und leicht zu lesen für Anfänger.
⬤ Viele praktische Beispiele zur Veranschaulichung der Konzepte.
⬤ Deckt aktuelle ML-Algorithmen ab.
⬤ Bietet eine gute Einführung in Python Machine Learning und SciKit-Learn.

Nachteile:

⬤ Es fehlt an Tiefe bei mathematischen Erklärungen und fortgeschrittenen Themen.
⬤ Nicht geeignet für fortgeschrittene Benutzer oder solche mit mittleren Kenntnissen.
⬤ Einige Nutzer finden den Inhalt zu einfach.
⬤ Die Qualität des Materials wird als fragil kritisiert.

(basierend auf 10 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Python Machine Learning

Inhalt des Buches:

Dieses Buch behandelt das maschinelle Lernen, eines der heißesten Themen der letzten Jahre. Da die Rechenleistung exponentiell steigt und gleichzeitig die Kosten sinken, gibt es keinen besseren Zeitpunkt für maschinelles Lernen. Aufgaben des maschinellen Lernens, die normalerweise eine enorme Rechenleistung erfordern, sind jetzt auf Desktop-Rechnern möglich. Maschinelles Lernen ist jedoch nichts für schwache Nerven - es erfordert eine gute Grundlage in Statistik sowie Programmierkenntnisse. Dieses code-intensive Buch ermutigt die Leser, verschiedene Beispiele zu beiden Themen auszuprobieren, die kompakt, aber dennoch leicht nachvollziehbar und verständlich gestaltet sind. Der Leser wird mit grundlegenden Themen wie einer Einführung in das maschinelle Lernen und die Datenwissenschaft beginnen. Für jeden Lernalgorithmus wird anhand eines realen Szenarios gezeigt, wie maschinelles Lernen bei der Lösung des jeweiligen Problems nützlich ist.

Dieses Buch ermöglicht den Lesern den Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python, indem es die folgenden grundlegenden Themen behandelt:

Einführung in maschinelles Lernen.

Algorithmen des maschinellen Lernens.

⬤ Regression.

⬤ Klassifikationen.

⬤ Clustering.

⬤ Erkennung von Anomalien.

Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens als Webdienste.

Einführung in Python Data Science.

Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft.

⬤ Numpy.

⬤ Pandas.