Télécharger Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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Détails sur le produit
Broché: 566 pages
Editeur : O'Reilly Media, Inc, USA (24 mars 2017)
Langue : Anglais
ISBN-10: 1491962291
ISBN-13: 978-1491962299
Dimensions du produit:
17,8 x 3,3 x 23,3 cm
Moyenne des commentaires client :
4.6 étoiles sur 5
13 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
41.722 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
Un ouvrage excellent pour mieux comprendre et appliquer les différentes techniques sous Python. L'ouvrage présente l'évolution des techniques à partir des régressions (linéaires et logistiques) avec une gradation vraiment bien construite. On passe sans problème des régressions linéaires vers les SVM avec des explications sur les différences et l'apparition de l'impact des paramètres. Ensuite on comprend l'évolution des arbres de décisions vers les random forest .. et les techniques de Boosting comme un nouveau défi pour résoudre un problème rencontré. L'ouvrage détaille beaucoup les réseaux de neurones ... mais fait l'impasse sur les réseaux bayésiens ainsi que le traitement des données textuelles (c'est le seul défaut de cet ouvrage). Pour ma part j'y ai trouvé des explications sur l'utilisation des paramètres pour les outils qui utilisent Scikit Learn. L'ouvrage est facile à lire et permet de progresser.
Des bases en python sont nécessaires (un bon niveau en maths est aussi souhaitable pour comprendre plus en détail). Concernant le contenu, il est parfait, il parcourt en profondeur le Machine Learning avec Scikit-Learn et par la suite les Neurals Networks avec Tensorflow. Dans chaque chapitre, un exemple est traité et des exercices avec corrections sur Notebook. Je l'ai acheté sans connaissances de ses 2 librairies et il est juste passionnant ! Si vous voulez vous lancez, vous pouvez l'acheter les yeux fermés (si vous parlez anglais...)
I bought a few other machine learning books before, and this one is by far the best. It is very thorough, and extremely clear. It covers everything I was hoping to learn: convolutional neural networks, deep reinforcement learning, recurrent nets, and it clarified a lot of things I thought I already knew: random forests, ensemble learning, svms and so on.There's a ton of great figures and graphs, it's easy to read and the author is clearly knowledgeable. I like the fact that there's pointers to the original papers everywhere. All the code examples are on github, and there are many exercises (I only did the tensorflow ones, but they were great). Very "hands on", like the title says.
Complet, clair et précis mais, ce livre n'est pas pour un débutant sans connaissances en programmation objet et analyse de données
The book was shipped in good condition. From the very first chapter, it is easy to read and clear. There are exercises to practice along and it is very well explained. Perfect for people who don't know where to start with machine learning but also for those already in the subject who want some good practice and explanations. I recommend !
Lots of things to learn in this book. A must-have.
Covers a whole bunch of concepts, with very practical info and test data, to learn machine learning as fast as possible.
I've been reading several machine learning books during the last years. I have to say that, so far, this book is one of my favorites,
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