Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha získala od používateľov zmiešané recenzie, pričom niektorí chvália jej prístupnosť pre začiatočníkov, zatiaľ čo iní kritizujú jej kvalitu a prezentáciu.
Výhody:⬤ Je dobre napísaná a ľahko sa s ňou oboznámia najmä tí, ktorí majú minimálne skúsenosti s programovaním
⬤ obsahuje súbory s kódom zápisníka Jupyter na praktické učenie
⬤ uvádza príklady z reálneho sveta, ktoré pomáhajú pri pochopení.
Nevýhody:⬤ Početné preklepy a nezrovnalosti v opise kódu
⬤ chýba korektúra a zdá sa, že je zle napísaný
⬤ bol opísaný ako nevhodný na akademické účely.
(na základe 4 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Hands-On Data Science and Python Machine Learning: Perform data mining and machine learning efficiently using Python and Spark
Obsah knihy:
Táto kniha stručným a dynamickým spôsobom pokrýva základy strojového učenia v jazyku Python. Zahŕňa dolovanie dát a rozsiahle strojové učenie pomocou Apache Spark.
Kľúčové vlastnosti
⬤ Urobte svoje prvé kroky vo svete dátovej vedy tým, že pochopíte nástroje a techniky dátovej analýzy.
⬤ Trénujte efektívne modely strojového učenia v jazyku Python pomocou metód učenia pod dohľadom a bez dohľadu.
⬤ Učte sa používať Apache Spark na efektívne spracovanie veľkých objemov dát.
Popis knihy
Pripojte sa k Frankovi Kaneovi, ktorý pracoval na algoritmoch strojového učenia pre Amazon a IMDb, a sprevádzajte ho pri prvých krokoch do sveta dátovej vedy. Kniha Hands-On Data Science and Python Machine Learning vám poskytne nástroje, ktoré potrebujete na pochopenie a preskúmanie základných tém v tejto oblasti, a istotu a prax na vytvorenie a analýzu vlastných modelov strojového učenia. Frank Kane pomocou zaujímavých a prehľadných praktických príkladov vysvetľuje potenciálne zložité témy, ako sú Bayesove metódy a zhlukovanie K-means, tak, aby im porozumel každý.
Kurz Hands-On Data Science and Python Machine Learning vychádza z Frankovho úspešného kurzu dátovej vedy a umožňuje vám vykonávať analýzu dát a efektívne strojové učenie pomocou jazyka Python. Dovoľte Frankovi, aby vám pomohol odhaliť hodnotu vašich údajov pomocou rôznych techník dolovania a analýzy údajov dostupných v jazyku Python a vytvoriť efektívne prediktívne modely na predpovedanie budúcich výsledkov. Naučíte sa tiež, ako vykonávať rozsiahle strojové učenie na veľkých dátach pomocou Apache Spark. Kniha sa zaoberá prípravou údajov na analýzu, tréningom modelov strojového učenia a vizualizáciou výslednej analýzy údajov.
Čo sa naučíte
⬤ Zistíte, ako vyčistiť svoje údaje a pripraviť ich na analýzu.
⬤ Zavediete populárne metódy zhlukovania a regresie v jazyku Python.
⬤ Trénovať efektívne modely strojového učenia pomocou rozhodovacích stromov a náhodných lesov.
⬤ Vizualizovať výsledky analýzy pomocou knižnice Matplotlib v jazyku Python.
⬤ Používajte balík MLlib Apache Spark na vykonávanie strojového učenia na veľkých súboroch údajov.
