Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est généralement bien accueilli en tant qu'introduction pratique à l'apprentissage automatique, en particulier pour les débutants et les non-mathématiciens. Il propose des explications claires, une variété d'algorithmes et un code R pour aider les utilisateurs à mettre en œuvre les techniques. Cependant, il est critiqué pour son manque de profondeur dans les discussions mathématiques, les erreurs éditoriales, et la redondance potentielle pour ceux qui sont déjà familiers avec les bases.
Avantages:⬤ Facile à comprendre et bien organisé.
⬤ Offre des exemples de codage pratiques et concrets en R.
⬤ Bon pour les débutants et les non-spécialistes.
⬤ Explications claires des algorithmes sans lourdeur mathématique.
⬤ Excellente approche pédagogique qui encourage des habitudes de programmation productives.
⬤ Manque de profondeur dans les explications théoriques, en particulier pour les algorithmes complexes.
⬤ Contient de nombreuses erreurs typographiques et éditoriales.
⬤ Peut être trop simpliste pour les lecteurs ayant une connaissance préalable de l'apprentissage automatique.
⬤ Certains lecteurs le trouvent superficiel et préfèrent des textes plus rigoureux.
⬤ Manque de sujets et d'exercices avancés.
(basé sur 70 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning with R - Second Edition
Contenu du livre :
Cette deuxième édition fournit des connaissances ciblées et pratiques pour vous aider à construire des algorithmes et à traiter vos données.
Vous apprendrez à appliquer les méthodes d'apprentissage automatique pour traiter les tâches courantes, à découvrir les outils analytiques dont vous avez besoin pour obtenir des informations à partir de données complexes et à choisir l'algorithme adapté à vos besoins spécifiques.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781784393908 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2015 |
| Nombre de pages : | 452 |
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