Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est loué pour sa facilité d'utilisation par les débutants et pour les explications claires qu'il fournit sur les algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi que sur les codes d'implémentation. Cependant, il a été critiqué pour son manque d'exemples pratiques, d'ensembles de données et d'aides visuelles qui pourraient aider les lecteurs à mieux comprendre les concepts.
Avantages:⬤ Convivialité pour les débutants
⬤ bonnes explications des algorithmes
⬤ concis
⬤ inclut des implémentations de code
⬤ couvre une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique
⬤ utile pour ceux qui sont déjà un peu familiers avec les concepts d'apprentissage automatique.
⬤ Manque d'exemples pratiques et de projets
⬤ ensembles de données insuffisants
⬤ certaines sections n'expliquent pas de manière adéquate les concepts sous-jacents
⬤ pourrait bénéficier de plus de visuels et d'explications mathématiques approfondies.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning Algorithms: Handbook
Contenu du livre :
Dans "Machine Learning Algorithms : Handbook", Aman Kharwal, fondateur de Statso. io, vous emmène dans un voyage éclairant à travers le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Que vous soyez un data scientist chevronné ou un débutant curieux, ce livre offre une vue d'ensemble des algorithmes essentiels qui forment l'épine dorsale de l'apprentissage automatique moderne.
Avec clarté et précision, Aman démystifie les concepts complexes, vous guidant pas à pas à travers les fondamentaux de la régression, de la classification, du clustering, de l'apprentissage profond et de la prévision des séries temporelles. Chaque chapitre présente une plongée en profondeur dans un algorithme spécifique, vous dotant ainsi des connaissances et des compétences nécessaires pour aborder de front les problèmes du monde réel.
Caractéristiques principales :
1. Explications claires des algorithmes d'apprentissage automatique : Le livre offre des explications claires et concises des algorithmes d'apprentissage automatique, garantissant que les lecteurs de tous niveaux peuvent saisir les concepts sans effort.
2. Approche pratique : Grâce à des exemples pratiques utilisant Python et des extraits de code, vous comprendrez comment fonctionne chaque algorithme et apprendrez à les mettre en œuvre dans des projets réels.
3. Une couverture complète : De la régression linéaire et des machines à vecteurs de support aux arbres de décision et aux réseaux neuronaux, le livre couvre un large éventail d'algorithmes, vous donnant une base solide pour explorer divers domaines de problèmes.
4. Méthodes d'évaluation des performances : Apprenez à évaluer l'efficacité de vos modèles, à identifier les domaines à améliorer et à optimiser leurs performances à l'aide de techniques d'évaluation standard.
5. Techniques de prétraitement des données : Découvrez les éléments critiques du prétraitement des données qui jettent les bases de la construction de modèles d'apprentissage automatique robustes et précis.
6. Prévision des séries temporelles : Explorer les algorithmes avancés spécialement conçus pour les données de séries temporelles, un composant critique de nombreuses applications du monde réel.
7. Annexe pour une référence facile : Accédez à tous les paramètres des algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés dans une annexe pratique, facilitant la mise au point efficace du modèle.
Que vous souhaitiez apprendre les principes fondamentaux de tous les algorithmes d'apprentissage automatique, la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de Python, ou vous préparer à un entretien, "Machine Learning Algorithms : Handbook" vous aidera dans tous les domaines.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789356484832 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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