Apprentissage automatique avec Python

Note :   (3,9 sur 5)

Apprentissage automatique avec Python (Vijayvargia Abhishek)

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre s'adresse principalement aux débutants en apprentissage automatique et propose une approche pratique avec des exemples de codage étape par étape. Cependant, il a reçu des critiques mitigées concernant la qualité de son contenu, sa présentation et son utilité pour ceux qui ont des connaissances préalables.

Avantages:

Couvre à la fois les bases et les sujets avancés, des exemples de codage pratiques proches de projets réels, renforce la confiance des débutants, de bonnes explications de l'auteur, et aide à comprendre le jargon de l'apprentissage automatique.

Inconvénients:

Mauvaise qualité d'image, problèmes avec le CD inclus (cassé ou non reçu), trop basique pour ceux qui ont quelques connaissances en science des données, manque de profondeur dans certains sujets, et problèmes de livraison (mauvais livre reçu).

(basé sur 27 avis de lecteurs)

Titre original :

Machine Learning with Python

Contenu du livre :

Développez et implémentez vos propres modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels Caractéristiques principales- Introduction à l'apprentissage automatique, Python et Jupyter- Apprenez l'ingénierie des caractéristiques et la visualisation des données en utilisant des ensembles de données réels- Apprenez diverses techniques de régression et de classification- Les concepts et les pratiques de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux sont couverts- Analyse de texte, moteurs de recommandation et analyse de séries temporelles- Les scripts du carnet Jupyter sont fournis avec des ensembles de données utilisés pour tester et essayer les algorithmes Description du livreCe livre fournit le concept de l'apprentissage automatique avec une explication mathématique et des exemples de programmation. Chaque chapitre commence par les principes fondamentaux de la technique et par un exemple de travail sur un ensemble de données réelles.

En plus des conseils sur l'application des algorithmes, chaque technique est accompagnée d'avantages et d'inconvénients sur les données. Dans ce livre, nous fournissons des exemples de code en Python. Python est le langage le plus approprié et le mieux accepté dans le monde entier.

Tout d'abord, il est gratuit et open source.

Il bénéficie d'un très bon soutien de la part de la communauté ouverte. Il contient de nombreuses bibliothèques, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de tout coder.

De plus, il est évolutif pour de grandes quantités de données et adapté aux technologies big data. Ce que vous allez apprendreConstruire un modèle d'apprentissage automatique qui est utilisé dans les industries pour résoudre les problèmes liés aux données. A qui s'adresse ce livreCe livre est utile à tous les types de lecteurs.

Que vous souhaitiez vous initier à l'apprentissage automatique ou que vous souhaitiez approfondir les concepts ou vous entraîner avec le code, ce livre vous offre tout ce dont vous avez besoin. Nous recommandons aux utilisateurs d'apprendre les concepts et de les mettre en pratique à l'aide d'exemples de code pour tirer le meilleur parti de ce livre. TOC- Comprendre Python - Ingénierie des caractéristiques - Visualisation des données - Techniques de régression de base et avancées - Classification - Apprentissage non supervisé - Analyse de texte - Réseau neuronal et apprentissage profond - Système de recommandation - Analyse des séries temporelles.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9789386551931
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)