Scikit-Learn per le applicazioni di apprendimento automatico: Fondamenti di scienza dei dati con Python

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente percepito come una guida pratica e accessibile per i principianti e gli utenti intermedi dell'apprendimento automatico. Offre esempi chiari e istruzioni passo-passo per la codifica. Tuttavia, alcuni lettori lo criticano perché è scritto male, manca di spiegazioni e ha contenuti ripetitivi.

Il libro è facile da usare e adatto a principianti e studenti intermedi. Contiene esempi pronti all'uso con set di dati Python standard, istruzioni di codifica chiare e spiegazioni utili che migliorano la comprensione delle ottimizzazioni dei dati. È inoltre altamente applicabile a contesti industriali e di ricerca.

Alcune recensioni indicano che è scritto male, con mancanza di spiegazioni adeguate per codici e modelli, e che contiene formulazioni ripetitive. Sono stati citati lunghi frammenti di codice senza un contesto sufficiente, che potrebbero confondere alcuni lettori.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Hands-On Scikit-Learn for Machine Learning Applications: Data Science Fundamentals with Python

Contenuto del libro:

Gli aspiranti professionisti della scienza dei dati possono imparare la libreria Scikit-Learn e i fondamenti dell'apprendimento automatico con questo libro. Il libro combina la distribuzione Anaconda Python con la popolare libreria Scikit-Learn per dimostrare un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati. L'attenzione è rivolta a illustrare i principi dell'apprendimento automatico attraverso esempi chiari scritti in Python che possono essere provati e sperimentati a casa sulla propria macchina.

Il libro copre tutte le competenze di matematica applicata e di programmazione necessarie per padroneggiare i contenuti. Non è richiesta una conoscenza approfondita della programmazione orientata agli oggetti, poiché vengono forniti e spiegati esempi funzionanti e completi. Gli esempi di codifica sono approfonditi e complessi quando necessario. Sono anche concisi, accurati e completi e completano i concetti di apprendimento automatico introdotti. L'utilizzo degli esempi aiuta a sviluppare le competenze necessarie per comprendere e applicare algoritmi di apprendimento automatico complessi.

Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications" è un eccellente punto di partenza per chi vuole intraprendere una carriera nel campo dell'apprendimento automatico. Gli studenti di questo libro impareranno i fondamenti che sono un prerequisito per la competenza. I lettori saranno esposti alla distribuzione Anaconda di Python, progettata specificamente per i professionisti della scienza dei dati, e acquisiranno competenze nella popolare libreria Scikit-Learn, alla base di molte applicazioni di apprendimento automatico nel mondo di Python.

Cosa imparerete

⬤ Lavorare con dataset semplici e complessi comuni a Scikit-Learn.

⬤ Manipolare i dati in vettori e matrici per l'elaborazione algoritmica.

⬤ Conoscere la distribuzione Anaconda utilizzata nella scienza dei dati.

⬤ Applicare l'apprendimento automatico con classificatori, regressori e riduzione della dimensionalità.

⬤ Ottimizzare gli algoritmi e trovare i migliori algoritmi per ogni set di dati.

⬤ Caricare e salvare i dati nei formati CSV, JSON, Numpy e Pandas.

Per chi è questo libro?

L'aspirante scienziato dei dati che desidera entrare nell'apprendimento automatico padroneggiando i fondamenti di base che a volte vengono saltati nella fretta di essere produttivi. Alcune conoscenze di programmazione orientata agli oggetti e di algebra lineare applicata di base faciliteranno l'apprendimento, anche se chiunque può trarre beneficio da questo libro.