Bücher Herunterladen Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science, by Andreas C. Müller
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Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science, by Andreas C. Müller
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
Andreas C. Müller hat an der Universität Bonn in Machine Learning promoviert. Bei Amazon hat er an Anwendungen für rechnergestütztes Sehen gearbeitet, heute ist er am Center for Data Science an der New York University tätig. Er ist Core Contributor an der Entwicklung und Wartung von scikit-learn beteiligt.Sarah Guido ist als Data Scientist tätig und hat viel für Start-ups gearbeitet, zuletzt als Lead Data Scientist bei Bitly. Sie ist eine erfahrene Konferenzrednerin und hat einen Master-Abschluss im Fach Information an der University of Michigan erworben.
Produktinformation
Taschenbuch: 378 Seiten
Verlag: O'Reilly (26. Juni 2017)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3960090498
ISBN-13: 978-3960090496
Größe und/oder Gewicht:
16,6 x 2,5 x 23,8 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.0 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 22.620 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Das Buch ist für Anfänger eine gute und schnelle Einführung in Machine Learning mit Python. Es wird direkt darauf eingegangen, wie man einfache Machine Learning Ansätze implementiert, ohne dabei groß auf die Hintergründe der verschiedenen Algorithmen einzugehen (was man aber von einem Anfänger-Buch auch nicht erwarten kann denke ich).Nach einer kurzen Einführung in die Thematik gibt es zwei große Kapitel über Überwachtes Lernen und Unüberwachtes lernen, in denen die wichtigsten Modelle und Algorithmen erklährt werden. Dabei liegt der Fokus darauf, diese Modelle anwenden zu können und nicht im detail zu verstehen wiso Komplizierte Algorithmen wie z.B. ein Kernel-Trick funktionieren (was für Anfänger wahrscheinlich auch erstmal ziemlich uninteressant währe).Es sind zu jedem Thema zahlreiche Beispiele implementiert, die zeigen wie die Modelle verwendet werden und die auch gute Praxis im Umgang mit Python und scikit-learn lehren.Es wird auch auf Evaluierungen, Validierungen und einige wichtige Grundlagen eingegangen (allerdings nicht sehr detailiert).Was mir dabei ein wenig gefehlt hat, sind Erklährungen warum die unterteilung in Trainings-, Test- und Validierungsset wichtig sind und wie es die Ergebnisse beeinflussen kann, wenn einfach jedes Modell mal ausprobiert wird und dann das beste gewählt wird.Die Unterteilung und Strukturierung finde ich nicht ganz so gelungen, da für das gesammte Buch Jupyter-Notebook verwendet wurde. Das macht es etwas schwerer einzelne Unterkapitel zu finden wodurch das Buch als Nachschlagewerk etwas weniger geeignet ist (Geht schon, man sucht halt nur etwas länger).Nochmal zusammengefasst:Vorteile:+ Kurze und verständliche Einführung+ Sehr viele Beispiele und Graphen zur verdeutlichung+ Viele wichtige Modelle werden vorgestelltNachteile:- Etwas unübersichtlich durch das Jupyter-Notebook Design...- Wie oder wiso die Modelle funktionieren ist manschmal etwas sehr kurz gekommenFazit:Für Anfänger, die einen schnellen Einstieg in das Thema wollen, kann ich das Buch sehr empfehlen. Mir hat es bei meiner Einführungs-Vorlesung zu dem Thema sehr geholfen.Für alle die mehr über die Hintergründe wissen wollen (wie genau die Modelle funktionieren oder die Lerntheoretischen Hintergründe) ist dieses Buch wohl eher nichts (was aber auch nicht der anspruch eines Einführungs-Buchs sein sollte).
Hier braucht man schon Vorwissen, um das Buch zu lesen und um es zu verstehen. Der Titel ist aber zu ambitioniert, auf den wenigen Seiten schafft das kein Autor.Positiv: das Buch hat zumindest bei mir Appetit auf mehr gemacht und somit seinen Zweck erfüllt.
Wie viele Bücher von O'Reilly ist dies wieder ein sehr gutes Beispiel für "Kurz & Gut". Sehr gut und verständlich geschrieben. Beispiele nachvollziehbar.Ich bin froh mir das Buch gekauft zu haben.
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