Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha je chválena především pro svou přístupnost a vhodnost pro začátečníky v oblasti strojového učení. Poskytuje mnoho praktických příkladů kódování a pokrývá celou řadu aktuálních algoritmů. Někteří pokročilí uživatelé jí však vytýkají nedostatečnou hloubku, zejména v oblasti matematických výkladů a složitějších témat.
Klady:⬤ Přístupné a snadno čitelné pro začátečníky.
⬤ Spousta praktických příkladů ilustrujících koncepty.
⬤ Pokrývá aktuální algoritmy ML.
⬤ Poskytuje dobrý úvod do strojového učení v jazyce Python a SciKit-Learn.
Zápory:⬤ Chybí hloubka matematických vysvětlení a pokročilých témat.
⬤ Není vhodná pro pokročilé uživatele nebo pro ty, kteří mají středně pokročilé znalosti.
⬤ Někteří uživatelé považují její obsah za příliš základní.
⬤ Kvalita materiálů je kritizována jako chatrná.
(na základě 10 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Python Machine Learning
Obsah knihy:
Tato kniha se zabývá strojovým učením, jedním z nejžhavějších témat posledních let. Vzhledem k exponenciálně rostoucímu výpočetnímu výkonu a současně klesajícím nákladům není pro strojové učení lepší doba. Úlohy strojového učení, které obvykle vyžadují obrovský výpočetní výkon, je nyní možné řešit na stolních počítačích. Strojové učení však není pro slabé povahy - vyžaduje dobré základy statistiky a také znalosti programování. Tato kniha náročná na kód vybízí čtenáře, aby si vyzkoušeli různé příklady z obou témat, které jsou navrženy tak, aby byly kompaktní, ale přitom snadno pochopitelné. Čtenáři začnou sledovat základní témata, jako je úvod do strojového učení a datové vědy. U každého algoritmu učení čtenáři na reálném scénáři ukáží, jak je strojové učení užitečné pro řešení daného problému.
Tato kniha přiblíží čtenářům strojové učení v jazyce Python prostřednictvím těchto základních témat:
Úvod do strojového učení.
Algoritmy strojového učení.
⬤ Regrese.
⬤ Klasifikace.
⬤ Klastrování.
⬤ Detekce anomálií.
Nasazení modelů strojového učení jako webových služeb.
Úvod do datové vědy v jazyce Python.
Knihovny Pythonu pro datovou vědu.
⬤ Numpy.
⬤ Pandas.
⬤ Matplotib.
Začínáme se Scikit-learn.
