Algoritmi di apprendimento automatico: manuale

Recensioni dei lettori

Il libro è stato apprezzato per la sua facilità di consultazione e per le spiegazioni chiare degli algoritmi di apprendimento automatico, oltre che per le implementazioni di codice. Tuttavia, è stato criticato per la mancanza di esempi pratici, di un maggior numero di serie di dati e di supporti visivi che potrebbero aiutare i lettori a comprendere meglio i concetti.

⬤ Adatto ai principianti
⬤ buone spiegazioni degli algoritmi
⬤ conciso
⬤ include implementazioni di codice
⬤ copre un'ampia varietà di algoritmi di ML
⬤ utile per chi ha già una certa familiarità con i concetti di ML.

⬤ Mancano esempi pratici e progetti
⬤ set di dati insufficienti
⬤ alcune sezioni non spiegano adeguatamente i concetti sottostanti
⬤ potrebbe beneficiare di più immagini e spiegazioni matematiche approfondite.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Contenuto del libro:

In "Machine Learning Algorithms: Handbook", Aman Kharwal, fondatore di Statso. io, vi accompagna in un viaggio illuminante nell'affascinante mondo dell'apprendimento automatico. Che siate scienziati dei dati esperti o principianti curiosi, questo libro fornisce una panoramica olistica degli algoritmi essenziali che costituiscono la spina dorsale dell'apprendimento automatico moderno.

Con chiarezza e precisione, Aman demistifica concetti complessi, guidandovi passo dopo passo attraverso i fondamenti di regressione, classificazione, clustering, deep learning e previsione delle serie temporali. Ogni capitolo presenta un'immersione profonda in un algoritmo specifico, dotandovi delle conoscenze e delle competenze necessarie per affrontare i problemi del mondo reale.

Caratteristiche principali:

1. Spiegazioni chiare degli algoritmi di apprendimento automatico: Il libro offre spiegazioni chiare e concise degli algoritmi di apprendimento automatico, assicurando che i lettori di ogni livello possano afferrare i concetti senza difficoltà.

2. Approccio pratico: Ricco di esempi pratici con l'uso di Python e di snippet di codice, consente di comprendere il funzionamento di ogni algoritmo e di imparare a implementarlo in progetti reali.

3. Copertura completa: Dalla regressione lineare alle macchine vettoriali di supporto, dagli alberi decisionali alle reti neurali, il libro copre un'ampia gamma di algoritmi, fornendo una solida base per esplorare diversi domini problematici.

4. Metodi di valutazione delle prestazioni: Imparate a valutare l'efficacia dei vostri modelli, a identificare le aree di miglioramento e a ottimizzare le loro prestazioni utilizzando le tecniche di valutazione standard del settore.

5. Tecniche di preelaborazione dei dati: Scoprite gli elementi critici della pre-elaborazione dei dati che gettano le basi per la costruzione di modelli di apprendimento automatico robusti e accurati.

6. Previsione delle serie temporali: Esplorate gli algoritmi avanzati progettati specificamente per i dati delle serie temporali, una componente critica di numerose applicazioni del mondo reale.

7. Appendice di facile consultazione: Accesso a tutti i parametri degli algoritmi di apprendimento automatico comunemente utilizzati in una pratica appendice, che facilita la messa a punto del modello.

Che siate interessati ad apprendere i fondamenti di tutti gli algoritmi di apprendimento automatico, a implementare algoritmi di apprendimento automatico utilizzando Python o a prepararvi per un colloquio, "Machine Learning Algorithms: Handbook" vi aiuterà in ogni modo.