Objętość 400 stron
2025 rok
Алгоритмы машинного обучения: базовый курс
O książce
Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основы машинного обучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с данными и инструменты Python.
Четкие объяснения, примеры кода и практические задачи помогут быстро освоить теорию и начать применять машинное обучение в реальных проектах. Книга идеально подходит для студентов, аналитиков и разработчиков, делающих первые шаги в этой области.
Книга подойдет и начинающим и тем, кто на уровень выше. Так как в ней приводятся примеры, которые будут актуальны всегда. Базовые. Коды рабочие. И книга 400страниц весьма подробная. Советую!
Подробное описание теоретической части и далее практические примеры. В целом не плохое руководство для понимания основных моментов. В сравнении с другими материалами тут информации больше.
Изучаю аналитику с помощью Python и эта книга помогла разложить по полочкам ранее полученные знания, так как обучение проходило в быстром темпе, не все удавалось зафиксировать. В понимании основ книга очень помогла. Так же стало легче ориентироваться в библиотеках.
Учебник не плохой! Ставлю 5звезд. Понравилось наличие готовых проектов, при этом они актуальные, а не просто решение уравнений. Так же понравилось, что рассматривается машинное обучение подробно, в чем отличие, где применяется, что и как лучше использовать, какие минусы. Очень подробно.
Одно из лучших пособий для того чтобы разобраться в этой теме. Приемлемая цена и внушительный объем книги. Много примеров, которые подробно разобраны.
Recenzje, 7 recenzje7