La forma de los datos: Aprendizaje automático basado en la geometría y análisis de datos en R

Opiniones de los lectores

El libro ha sido bien recibido por su examen exhaustivo de la topología en la ciencia de datos y su enfoque en las imágenes en el aprendizaje automático. Se alaba su claridad y sus ejemplos prácticos, que hacen más accesible un tema complejo e interdisciplinar. Sin embargo, se señala que es bastante especializado y no apto para principiantes.

⬤ Examen exhaustivo de la topología en la ciencia de datos
⬤ ejemplos pragmáticos y prácticos
⬤ escrito con claridad y accesible para lectores con una formación matemática limitada
⬤ incluye código Python relevante
⬤ ilustraciones de alta calidad
⬤ recursos en línea útiles
⬤ contiene una larga lista de referencias para estudios posteriores.

No apto para principiantes; tema muy especializado, especialmente centrado en las imágenes en el aprendizaje automático.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

The Shape of Data: Geometry-Based Machine Learning and Data Analysis in R

Contenido del libro:

Este libro de aprendizaje automático avanzado destaca muchos algoritmos desde una perspectiva geométrica e introduce herramientas en la ciencia de redes, la geometría métrica y el análisis topológico de datos a través de la aplicación práctica.

Este libro se sumerge en cómo la geometría, la ciencia de redes y la topología impulsan los algoritmos de aprendizaje automático, y cómo puede utilizarlos en todo tipo de análisis de datos. A través de vívidos estudios de casos en el lenguaje de programación R e ilustraciones detalladas de los principales conceptos, aprenderá las aplicaciones científicas prácticas de estos algoritmos en muchos tipos de datos y campos de estudio.

También se incluyen numerosos ejemplos prácticos de código relevante, que podrá utilizar para su propio proyecto de procesamiento del lenguaje natural en uno de los capítulos finales del libro.