Premium доступ к безумной распродаже. На 3 дня раньше!
0 дней 0 часов 0 минут
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными
3 242
Описание товара:
Серия
O'Reilly
Издательство
Вильямс
Год выпуска
2017
Тип обложки
Мягкая обложка
Автор на обложке
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Перейти к странице товара
12

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

Фотографии покупателей
Сначала полезные
D
Don Serjio
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
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 
С
Сергей Захарчук
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.. (((( 
А
Алена М.
Товар куплен на OZON
Достоинства
Безупречна 
Недостатки
Нет 
Комментарий
Полностью оправдала мои ожидания 
А
Антон
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
Р
Роман
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
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. 
А
Александр
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). 
О
Оксана К.
Товар куплен на OZON
Достоинства
Качество хорошее.  
Недостатки
Мягкая обложка 
Комментарий
Нравится Книги этого издательства. Молодцы что делаю перевод на русский.  
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. 

Перейти на страницу

4.4 / 5
5 звезд
8
4 звезды
1
3 звезды
3
2 звезды
0
1 звезда
0