Algoritmos de aprendizaje automático: Manual

Opiniones de los lectores

El libro ha recibido elogios por su facilidad de lectura para principiantes y por ofrecer explicaciones claras de los algoritmos de aprendizaje automático, junto con implementaciones de código. Sin embargo, ha sido criticado por carecer de ejemplos prácticos, más conjuntos de datos y ayudas visuales que podrían ayudar a los lectores a comprender mejor los conceptos.

⬤ Amigable para principiantes
⬤ buenas explicaciones de los algoritmos
⬤ conciso
⬤ incluye implementaciones de código
⬤ cubre una amplia variedad de algoritmos de ML
⬤ útil para aquellos que ya están algo familiarizados con los conceptos de ML.

⬤ Carece de ejemplos prácticos y proyectos
⬤ conjuntos de datos insuficientes
⬤ algunas secciones no explican adecuadamente los conceptos subyacentes
⬤ podría beneficiarse de más elementos visuales y explicaciones matemáticas en profundidad.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Contenido del libro:

En "Machine Learning Algorithms: Handbook", Aman Kharwal, fundador de Statso. io, le lleva en un esclarecedor viaje a través del fascinante mundo del aprendizaje automático. Tanto si eres un científico de datos experimentado como un principiante curioso, este libro te ofrece una visión holística de los algoritmos esenciales que forman la columna vertebral del aprendizaje automático moderno.

Con claridad y precisión, Aman desmitifica conceptos complejos, guiándole paso a paso a través de los fundamentos de la regresión, la clasificación, el clustering, el aprendizaje profundo y la predicción de series temporales. Cada capítulo presenta una inmersión profunda en un algoritmo específico, equipándolo con el conocimiento y las habilidades para abordar de frente los problemas del mundo real.

Características principales:

1. Explicaciones claras de los algoritmos de aprendizaje automático: El libro ofrece explicaciones claras y concisas de los algoritmos de aprendizaje automático, asegurando que los lectores de todos los niveles puedan comprender los conceptos sin esfuerzo.

2. 2. Enfoque práctico: Repleto de ejemplos prácticos utilizando Python y fragmentos de código, obtendrá una comprensión práctica de cómo funciona cada algoritmo y aprenderá a implementarlos en proyectos reales.

3. Cobertura completa: Desde regresión lineal y máquinas de vectores soporte hasta árboles de decisión y redes neuronales, el libro cubre una amplia gama de algoritmos, proporcionándole una base sólida para explorar diversos dominios de problemas.

4. Métodos de evaluación del rendimiento: Aprenda a evaluar la eficacia de sus modelos, identificar áreas de mejora y optimizar su rendimiento mediante técnicas de evaluación estándar del sector.

5. Técnicas de preprocesamiento de datos: Descubra los elementos críticos del preprocesamiento de datos que sientan las bases para construir modelos de aprendizaje automático robustos y precisos.

6. Predicción de series temporales: Explore algoritmos avanzados específicamente diseñados para datos de series temporales, un componente crítico de numerosas aplicaciones del mundo real.

7. Apéndice de fácil consulta: Acceda a todos los parámetros de los algoritmos de aprendizaje automático más utilizados en un práctico apéndice, que facilita el ajuste eficiente de los modelos.

Tanto si está interesado en aprender los fundamentos de todos los algoritmos de aprendizaje automático, en la implementación de algoritmos de aprendizaje automático utilizando Python o en prepararse para una entrevista, "Algoritmos de aprendizaje automático: Manual" le ayudará en todos los sentidos.