1. Книги
  2. Нехудожественная литература
  3. Компьютерные технологии
  4. Машинное обучение
Код товара: 140891479
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными  #1
−45%

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Тип книги:
Издательство
Вильямс
Серия
O'Reilly
Год выпуска
2017
Тип обложки
Мягкая обложка
Автор на обложке
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Перейти к описанию

О книге

Эта полноцветная книга - отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и
Товар не доставляется в ваш город
 
Доставка недоступна
OZON
Продавец
  • Безопасная оплата онлайн
  • Возврат 7 дней

Описание

Эта полноцветная книга - отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область - прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков.

Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.
Издательство
Вильямс
Серия
O'Reilly
Год выпуска
2017
Тип обложки
Мягкая обложка
Автор на обложке
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
ISBN
978-5-9908910-8-1, 9781449369415
Тип книги
Печатная книга
Язык издания
Русский
Количество страниц
480
Формат издания
70x100/16
Тип издания
Отдельное издание
Вес с упаковкой, г
1125.00
Оригинальное название:
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях

Издательства

  • Вильямс Издательство
Сначала полезные
А
Андрей В.
22 Марта 2022
Товар куплен на OZON
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Превосходное
Подача материала:Очень увлекательная
Достоинства
Отличное изложение, без воды 
Недостатки
В редких исключениях код в книге отличался от кода на сайте GitHub от автора 
Комментарий
Отличная книга, математики практически нет, для кого-то это плюс, для кого-то минус, но я считаю, что для первого знакомства с алгоритмами машинного бучения, понимания, как каждый из них работает и какие в каждом из них нюансы, книга подходит отлично! Качество бумаги отличное, картинки цветные. 
Вам помог этот отзыв?
Д
Дмитрий Б.
26 Января 2022
Товар куплен на OZON
Качество бумаги:Отличное
Внешнее оформление:Превосходное
Подача материала:Очень увлекательная
Достоинства
Для знакомства с машинным обучением идеальный выбор. Все объясняется простым языком с подробными примерами.  
Недостатки
нет 
Комментарий
Преподаватель посоветовал начать с этой книги. Сразу не читал всю книгу. Только темы для выполнения дз. Очень полезно для понимания. 
Вам помог этот отзыв?
D
Don Serjio
27 Июля 2019
Товар куплен на OZON
Недостатки
Переплёт хлипковат. 
Комментарий
С места в карьер! (с) - можно так начать отзыв. Как и указано в предисловии, книга предназначена для активного погружения в машинное обучение с использованием Python. Замечу, что книга не для новичков в программировании. Если вы знаете один из языков программирования и хотите покорять Python вселенную Data Science, то для этого придётся...  Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
Р
Роман
22 Июля 2019
Товар куплен на OZON
Достоинства
Содержание книги приемлемое, используется качественная бумага для цветной печати. 
Недостатки
Книга разваливается при чтении. Я сравнил эту книгу с похожей, которую покупал в Великобритании. Слой клея на корешке там в раза два больше, чем тут, поэтому зарубежные книги можно читать и перечитывать по нескольку раз. Тут же слой клея очень маленький и уже с 50 страницы...  Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
Сергей Захарчук
15 Ноября 2018
Товар куплен на OZON
В моем экземпляре страницы с 65 по 80 не перевернуты, но вместо блока страниц со 129 по 144 вшит ещё раз блок со 145 по 160.. (((( 
Вам помог этот отзыв?
А
Антон
5 Сентября 2018
Товар куплен на OZON
Достоинства
Прекрасная книга для начинающих машинлёрнеров. А качество книги, ммм! Относительно простым языком рассказывается о большом наборе алгоритмов машинного обучения. Примеры и иллюстрации. Разбор плюсов, минусов, областей применения тех или иных алгоритмов. 
Недостатки
Некоторые темы «выходят за рамки данной книги», и приходится искать другие источники информации, но это уже придирки. 
Комментарий
На среднем уровне рассматривается много алгоритмов машинного обучения как с учителем так и без. Хорошая вводная информация по препроцессингу данных, пониманию как работают те или иные алгоритмы и главное отличные примеры со ссылками на Git, где их можно посмотреть, разобрать и воспроизвести у себя. В книге не погружаются в глубокую математику и предлагают искать ответы на эти вопросы самостоятельно (давая соответствующие наводки на книги или ресурсы в интернете) Прочитав данную книгу можно вполне приступать к реализации моделей машинного обучения и анализа данных. Требуемые знания для лёгкого освоения материала: - Пригодиться знание Python, однако даже без таковых можно вполне освоить эту книгу. - Без знаний о программировании и высшей математике (хотя бы базовые, чтобы не пугаться терминов) книга будет восприниматься достаточно сложно. Если вышеперечисленных знаний нет, это не значит что книгу нельзя читать и вы её не поймёте, просто будет чуточку сложнее. Некоторые разделы книги (например машинное обучение без учителя, а точнее предобработка данных для этих алгоритмов) мне показались сложными, в сравнении с другими разделами книги, но можно списать это на общую сложность самой...  Читать полностью
Вам помог этот отзыв?
С
Суханов Владислав
8 Мая 2018
Товар куплен на OZON
Достоинства
Очень хорошее пособие для начинающих. Всё рассказывается простым и доступным языком. Даже, если вы ни разу не занимались машинным обучением, то начать рекомендую именно с этой книги. 
Недостатки
Простые операции зашиты в собственную библиотеку mglearn (разработка авторов), так что есть вещи, которые останутся непонятными. 
Вам помог этот отзыв?
Андрей
28 Марта 2018
Товар куплен на OZON
Достоинства
очень хорошее качество бумаги, иллюстраций 
Недостатки
страницы с 65 по 80 оказались перевернутыми. Читать конечно можно, но для совсем не дешевой книги это удивительно. Дорогой "Озон" обрати на это внимание 
Вам помог этот отзыв?
А
Александр
22 Января 2018
Товар куплен на OZON
Достоинства
Аккуратно написанная книга с очень последовательным разбором алгоритмов машинного обучения, и всё это в цветном варианте и на качественной бумаге. С помощью этой книги вникнуть в Machine Learning можно даже новичку, который не имеет представления об этой области. 
Недостатки
Не замечено. 
Комментарий
Если бы был твёрдый переплёт, держать книгу открытой было бы удобнее, одновременно переписывая код (несмотря на то, что весь код из книги можно скачать с github, но тут он встречается мелкими порциями, но часто). 
Вам помог этот отзыв?
П
Павленко Иван Олегович
11 Августа 2017
Товар куплен на OZON
Достоинства
Просто шикарная книга! Подробно разобраны все основные алгоритмы машинного обучения. Достаточно актуальное издание, оригинал издан в октябре 2016 года. Читал еще на английском, все доступно объясняется с примерами кода. Для введения в предмет то, что нужно. 
Недостатки
Нет. 
Комментарий
Из бумажной книги долго перепечатывать код, с электронной версией проще, можно копировать куски кода и сразу запускать. 
Вам помог этот отзыв?
4.65 / 5
5 звезд
18
4 звезды
2
3 звезды
3
2 звезды
0
1 звезда
0
По оценке 5 покупателей
Качество бумаги: отличное
Подача материала: очень увлекательная
Внешнее оформление: превосходное

Вопросы и ответы

0

Как правильно задавать вопросы?

Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь

Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией

Как отвечать на вопросы?

Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.

Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.