Algoritmi genetici con Python

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato come introduzione pratica agli algoritmi genetici utilizzando Python. È particolarmente adatto a chi ha una certa esperienza di programmazione, in quanto si concentra su progetti pratici che aumentano gradualmente di complessità. Tuttavia, potrebbe non essere adatto ai principianti assoluti e alcuni lettori hanno espresso dubbi sulla chiarezza del codice e delle spiegazioni matematiche.

Il libro fornisce progetti pratici che coprono problemi classici degli algoritmi genetici; è chiaro e facile da leggere. È adatto ai programmatori di livello intermedio che desiderano approfondire gli algoritmi genetici e offre applicazioni reali. Molti hanno trovato gli esempi coinvolgenti e la progressione passo-passo efficace per l'apprendimento.

Il libro non è adatto ai principianti, poiché presuppone una conoscenza preliminare di Python. Alcuni lettori hanno trovato ingombrante l'uso del modulo `unittest' e limitante l'assenza di una panoramica completa sugli algoritmi genetici. Sono state espresse critiche sulla mancanza di diagrammi di flusso e sull'insufficiente spiegazione dei concetti chiave. Inoltre, alcuni hanno ritenuto che ci fosse troppo codice di base, che ha impedito l'apprendimento.

(basato su 24 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Genetic Algorithms with Python

Contenuto del libro:

Un'introduzione pratica all'apprendimento automatico con algoritmi genetici utilizzando Python. Gli algoritmi genetici sono uno degli strumenti che si possono utilizzare per applicare l'apprendimento automatico e trovare soluzioni valide, a volte persino ottimali, a problemi che hanno miliardi di soluzioni potenziali. Questo libro vi permette di fare esperienza nel far funzionare gli algoritmi genetici, utilizzando progetti di esempio facili da seguire, a cui potrete fare riferimento quando imparerete a usare altri strumenti e tecniche di apprendimento automatico. Le esercitazioni passo dopo passo vi permettono di passare da Hello World! all'ottimizzazione di un algoritmo genetico con un altro e infine alla programmazione genetica, preparandovi così ad applicare gli algoritmi genetici ai problemi del vostro settore di competenza.

Python è un linguaggio di alto livello, poco impegnativo e potente, il cui codice può essere facilmente compreso anche dai programmatori principianti. Se avete esperienza con un altro linguaggio di programmazione, non dovreste avere difficoltà a imparare Python per induzione.

Codice sorgente: https: //github.com/handcraftsman/GeneticAlgorithmsWithPython.