Apprentissage automatique avec Python : Un guide pratique pour les débutants

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre constitue une excellente introduction à l'apprentissage automatique, en particulier pour les débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Python. De nombreux utilisateurs apprécient les concepts clairement expliqués et les exemples de codage pratiques, ce qui le rend accessible à ceux qui n'ont qu'un minimum de connaissances préalables. Cependant, il y a des inconvénients significatifs, tels que des ensembles de données obsolètes et un contenu qui manque de profondeur, ce qui peut laisser les lecteurs plus avancés sur leur faim.

Avantages:

Excellent pour les débutants, avec des explications claires et des exemples pratiques.

Inconvénients:

Accessible et facile à comprendre, il rend les sujets complexes plus digestes.

(basé sur 21 avis de lecteurs)

Titre original :

Machine Learning with Python: A Practical Beginners' Guide

Contenu du livre :

Prêt à ajouter l'apprentissage automatique à vos compétences ? Deuxième titre de la série Machine Learning From Scratch, ce livre vous apprend à coder des modèles d'apprentissage automatique en Python.

En travaillant sur différents projets avec des étapes répétables, vous aurez les plans et les stratégies efficaces pour coder et concevoir des modèles de prédiction en utilisant vos propres données. Ce livre s'adresse aux débutants ayant une connaissance de base de l'apprentissage automatique, y compris des algorithmes courants tels que la régression logistique et les arbres de décision.

Pour une explication en douceur de la théorie de l'apprentissage automatique sans le code, nous suggérons de lire le premier livre de cette série Machine Learning for Absolute Beginners (Third Edition), qui est écrit pour un public plus général. Dans ce guide étape par étape, vous apprendrez : - Comment coder un modèle de prédiction d'apprentissage automatique utilisant une gamme d'algorithmes incluant la régression logistique, le gradient boosting, et les arbres de décision. - Comment installer un environnement de développement et utiliser le langage de programmation Python pour coder 10 modèles différents.

- Comment écrire votre modèle en utilisant le moins de code possible à l'aide de Pandas, Scikit-learn, Matplotlib et Seaborn. - Comment visualiser les relations dans votre ensemble de données, y compris les cartes thermiques et les diagrammes de paires avec seulement quelques lignes de code.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781686658495
• Auteur : Oliver Theobald
• Éditeur : Independently Published
• Reliure : Broché