Kaundan[Itago][Ipakita]
Pinaagi sa dalan, nahibal-an namon tanan kung unsa kadali ang teknolohiya sa pagkat-on sa makina nga naugmad sa miaging pipila ka tuig. Ang pagkat-on sa makina usa ka disiplina nga nakadani sa interes sa daghang mga korporasyon, akademya, ug sektor.
Tungod niini, hisgutan nako ang pipila sa labing kadaghan nga libro sa pagkat-on sa makina nga kinahanglan basahon sa usa ka enhinyero o bag-ohan karon. Kamong tanan nag-uyon nga ang pagbasa sa mga libro dili parehas sa paggamit sa salabutan.
Ang pagbasa sa mga libro makatabang sa atong mga hunahuna sa pagdiskobre sa daghang bag-ong mga butang. Ang pagbasa mao ang pagkat-on, human sa tanan. Ang usa ka tag-sa-kaugalingon nga tigkat-on labi ka makalingaw nga maangkon. Ang labing kadaghan nga mga libro nga magamit sa natad ipasiugda sa kini nga artikulo.
Ang mga musunod nga libro nagtanyag usa ka gisulayan-ug-tinuod nga pasiuna sa mas dako nga natad sa AI ug kanunay gigamit sa mga kurso sa unibersidad ug girekomenda sa mga akademya ug mga inhenyero.
Bisan kung ikaw adunay usa ka tonelada pagkat-on sa makina nga kasinatian, ang pagkuha sa usa niini nga mga libro mahimo’g usa ka maayo nga paagi sa pagpaayo. Human sa tanan, ang pagkat-on usa ka padayon nga proseso.
1. Machine Learning Para sa Hingpit nga mga Nagsugod
Gusto nimo magtuon sa pagkat-on sa makina apan wala ka mahibal-an kung giunsa kini buhaton. Adunay daghang hinungdanon nga teoretikal ug estadistika nga mga konsepto nga kinahanglan nimong masabtan sa dili pa magsugod ang imong epiko nga pagbiyahe sa pagkat-on sa makina. Ug kini nga libro nagpuno niana nga panginahanglan!
Nagtanyag kini og kompleto nga mga bag-o nga adunay taas nga lebel, magamit pasiuna sa pagkat-on sa makina. Ang libro nga Machine Learning for Absolute Beginners maoy usa sa pinakamaayong pagpili alang sa bisan kinsa nga nangita sa pinakasimple nga pagpatin-aw sa machine learning ug mga kaubang ideya.
Ang daghang ml nga mga algorithm sa libro giubanan sa mubu nga mga pagpatin-aw ug mga graphic nga pananglitan aron matabangan ang mga magbabasa nga masabtan ang tanan nga gihisgutan.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Mga sukaranan sa neural networks
- Pag-usisa sa pagsusi
- Feature nga engineering
- Pag-cluster
- Cross-validation
- Mga teknik sa pag-scrub sa datos
- Mga Kahoy sa Desisyon
- Pagmodelo sa ensemble
2. Pagkat-on sa Machine alang sa mga Dummies
Ang pagkat-on sa makina mahimong usa ka makalibog nga ideya alang sa mga regular nga tawo. Bisan pa, kini bililhon alang kanato nga adunay kahibalo.
Kung wala ang ML, lisud ang pagdumala sa mga isyu sama sa mga resulta sa pagpangita sa online, real-time nga mga ad sa mga web page, automation, o bisan ang pagsala sa spam (Oo!).
Ingon usa ka sangputanan, kini nga libro nagtanyag kanimo usa ka prangka nga pasiuna nga makatabang kanimo nga mahibal-an ang dugang bahin sa misteryosong natad sa pagkat-on sa makina. Uban sa tabang sa Machine Learning For Dummies, makakat-on ka kung unsaon "pagsulti" ang mga pinulongan sama sa Python ug R, nga makapahimo kanimo sa pagbansay sa mga kompyuter sa paghimo sa pag-ila sa pattern ug pagtuki sa datos.
Dugang pa, mahibal-an nimo kung giunsa ang paggamit sa Anaconda ug R Studio sa Python aron mapalambo sa R.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Pag-andam sa datos
- mga pamaagi sa pagkat-on sa makina
- Ang siklo sa pagkat-on sa makina
- Gibantayan ug wala gibantayan nga pagkat-on
- Pagbansay sa mga sistema sa pagkat-on sa makina
- Paghigot sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina ngadto sa mga resulta
3. Ang Usa ka Gatos nga Panid nga Libro sa Pagkat-on sa Makina
Posible ba nga tabonan ang tanan nga aspeto sa pagkat-on sa makina sa ilawom sa 100 nga mga panid? Ang The Hundred-Page Machine Learning Book ni Andriy Burkov usa ka pagsulay sa pagbuhat sa ingon.
Ang libro sa pagkat-on sa makina maayo ang pagkasulat ug gisuportahan sa mga bantog nga mga lider sa panghunahuna lakip si Sujeet Varakhedi, Ulo sa Engineering sa eBay, ug Peter Norvig, Direktor sa Panukiduki sa Google.
Kini ang labing kaayo nga libro alang sa usa ka nagsugod sa pagkat-on sa makina. Human sa bug-os nga pagbasa sa libro, makahimo ka ug makasabut sa mga sopistikado nga sistema sa AI, molampos sa usa ka interbyu sa pagkat-on sa makina, ug bisan sa paglansad sa imong kaugalingon nga kompanya nga nakabase sa ML.
Bisan pa, ang libro wala gituyo alang sa kompleto nga mga nagsugod sa pagkat-on sa makina. Pangitaa ang usa ka lugar kung nangita ka bisan unsa nga mas sukaranan.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Anatomy sa usa ka algorithm sa pagkat-on
- Gibantayan nga pagkat-on ug wala gibantayan nga pagkat-on
- Pagpalig-on sa Pagkat-on
- Mga sukaranan nga algorithm sa Machine Learning
- Kinatibuk-an sa mga Neural network ug lawom nga pagkat-on
4. Pagsabot sa Machine Learning
Usa ka sistematikong pagpaila sa pagkat-on sa makina gihatag sa libro nga Pagsabut sa Pagkat-on sa Machine. Gitun-an pag-ayo sa libro ang sukaranan nga mga ideya, mga paradigma sa pagkalkula, ug mga gigikanan sa matematika sa pagkat-on sa makina.
Usa ka halapad nga mga hilisgutan sa pagkat-on sa makina gipresentar sa yano nga paagi pinaagi sa pagkat-on sa makina. Ang teoretikal nga pundasyon sa pagkat-on sa makina gihulagway sa libro, kauban ang mga gigikanan sa matematika nga naghimo niini nga mga pundasyon nga mapuslanon nga mga algorithm.
Gipresentar sa libro ang mga sukaranan sa wala pa maglangkob sa daghang mga hinungdanon nga hilisgutan nga wala pa nasakup sa mga naunang libro.
Apil niini mao ang usa ka diskusyon sa convexity ug stability nga mga konsepto ug sa computational complexity sa pagkat-on, ingon man usab sa mahinungdanon nga algorithmic paradigms sama sa stochastic. gradient nga pagkanaog, neural network, ug structured output learning, ingon man ang bag-ong mitumaw nga theoretical nga mga ideya sama sa PAC-Bayes approach ug compression-based bounds. gidisenyo alang sa pagsugod grads o advanced undergraduates.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Ang computational complexity sa machine learning
- Mga algorithm sa ML
- Neural networks
- PAC-Bayes nga pamaagi
- Stochastic gradient nga pagkanaog
- Structured output pagkat-on
5. Pasiuna sa Machine Learning uban sa Python
Ikaw ba usa ka Python-savvy data scientist nga gustong magtuon sa machine learning? Ang labing kaayo nga libro aron masugdan ang imong adventure sa pagkat-on sa makina mao ang Pasiuna sa Pagkat-on sa Machine gamit ang Python: Usa ka Giya alang sa Mga Siyentista sa Data.
Sa tabang sa librong Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, makadiskubre ka ug lain-laing mga mapuslanong teknik sa paghimo ug custom machine learning programs.
Sakup nimo ang matag hinungdanon nga lakang nga nahilambigit sa paggamit sa Python ug ang Scikit-Learn nga pakete aron makahimo og kasaligan nga mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina.
Ang pagbaton ug lig-on nga pagsabot sa matplotlib ug NumPy nga mga librarya makapasayon sa pagkat-on.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Modernong mga teknik alang sa pag-tweak sa parameter ug pagtasa sa modelo
- Mga aplikasyon ug batakang mga ideya sa pagkat-on sa makina
- automated nga mga teknik sa pagkat-on
- Mga teknik sa pagmaniobra sa datos sa teksto
- Model chaining ug workflow encapsulation pipelines
- Representasyon sa datos pagkahuman sa pagproseso
6. Mga Hands-on Machine Learning nga adunay pagkat-on sa Sci-kit, Keras & Tensorflow
Lakip sa labing bug-os nga mga publikasyon sa siyensya sa datos ug pagkat-on sa makina, puno kini sa kahibalo. Gitambagan nga ang mga eksperto ug mga bag-ohan managsama nga magtuon ug dugang bahin niini nga hilisgutan.
Bisan kung kini nga libro adunay gamay ra nga teorya, gisuportahan kini sa lig-on nga mga pananglitan, nga naghatag kini usa ka lugar sa lista.
Kini nga libro naglakip sa lainlaing mga hilisgutan, lakip ang scikit-pagkat-on alang sa mga proyekto sa pagkat-on sa makina ug TensorFlow alang sa paghimo ug pagbansay sa mga neural network.
Pagkahuman sa pagbasa niini nga libro, gihunahuna namon nga mas masangkapan ka aron masuta pa lawom nga pagkat-on ug atubangon ang praktikal nga mga problema.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Susiha ang talan-awon sa pagkat-on sa makina, labi na ang mga neural network
- Pagsubay sa sampol nga proyekto sa pagkat-on sa makina gikan sa sinugdanan hangtod sa konklusyon gamit ang Scikit-Learn.
- Susiha ang daghang mga modelo sa pagbansay, sama sa mga teknik sa ensemble, random nga kalasangan, mga punoan sa desisyon, ug suporta nga mga makina sa vector.
- Paghimo ug pagbansay sa mga neural network pinaagi sa paggamit sa TensorFlow library.
- Hunahunaa ang mga convolutional network, balik-balik nga mga pukot, ug lawom nga pagpalig-on sa pagkat-on samtang nagsuhid neural net mga disenyo.
- Pagkat-on unsaon pagsukod ug pagbansay sa lawom nga mga neural network.
7. Machine Learning para sa mga Hacker
Para sa batid nga programmer nga interesado sa pagtuki sa datos, gisulat ang libro nga Machine Learning for Hackers. Ang mga hacker maoy hanas nga mathematician niini nga konteksto.
Alang sa usa ka tawo nga adunay lig-on nga pagsabot sa R, kini nga libro usa ka maayong kapilian tungod kay ang kadaghanan niini nakasentro sa pagtuki sa datos sa R. Dugang pa nga nasakup sa libro kung giunsa ang pagmaniobra sa datos gamit ang advanced R.
Ang paglakip sa mga may kalabotan nga istorya sa kaso nagpasiugda sa kabililhon sa paggamit sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina nga mahimong libro nga Machine Learning para sa mga Hacker nga labing hinungdanon nga punto sa pagbaligya.
Naghatag ang libro og daghang mga panig-ingnan sa tinuod nga kalibutan aron mahimo nga mas simple ug mas paspas ang pagkat-on sa makina sa pagkat-on kaysa sa pag-adto sa mas lawom nga teorya sa matematika niini.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Paghimo og usa ka walay pulos nga Bayesian classifier nga nag-analisar lamang sa sulod sa usa ka email aron mahibal-an kung kini ba spam.
- Pagtagna sa gidaghanon sa mga pagtan-aw sa panid alang sa kinatas-ang 1,000 ka website gamit ang linear regression
- Susiha ang mga pamaagi sa pag-optimize pinaagi sa pagsulay sa pag-crack sa usa ka prangka nga cipher sa letra.
8. Pagkat-on sa Python Machine uban ang mga Ehemplo
Kini nga libro, nga makatabang kanimo nga masabtan ug makamugna ang lainlaing Machine Learning, Deep Learning, ug mga pamaagi sa Pag-analisa sa Data, lagmit ang usa ra nga nagpunting lamang sa Python isip usa ka programming language.
Naglangkob kini sa daghang mga kusgan nga librarya alang sa pagpatuman sa lainlaing mga algorithm sa Pagkat-on sa Machine, sama sa Scikit-Learn. Ang Tensor Flow module gigamit dayon sa pagtudlo kanimo bahin sa lawom nga pagkat-on.
Sa katapusan, gipakita niini ang daghang mga oportunidad sa pag-analisar sa datos nga mahimong makab-ot gamit ang makina ug lawom nga pagkat-on.
Nagtudlo usab kini kanimo sa daghang mga teknik nga magamit aron madugangan ang pagkaepektibo sa modelo nga imong gihimo.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Pagkat-on sa Python ug Machine Learning: Usa ka Giya sa Nagsugod
- Pagsusi sa 2 newsgroups data set ug Naive Bayes spam email detection
- Gamit ang mga SVM, pagklasipikar ang mga hilisgutan sa mga istorya sa balita Click-through nga panagna gamit ang mga algorithm base sa mga kahoy
- Pagtagna sa click-through rate gamit ang logistic regression
- Ang paggamit sa regression algorithms sa pagtagna sa mga presyo sa stock' pinakataas nga mga sumbanan
9. Pagkat-on sa Makina sa Python
Ang Python Machine Learning nga libro nagpatin-aw sa mga sukaranan sa pagkat-on sa makina ingon man ang kamahinungdanon niini sa digital domain. Kini usa ka libro sa pagkat-on sa makina alang sa mga nagsugod.
Dugang nga nasakup sa libro ang daghang mga subfield ug aplikasyon sa pagkat-on sa makina. Ang mga prinsipyo sa Python programming ug kung unsaon pagsugod sa libre ug open-source nga programming language nasakup usab sa Python Machine Learning nga libro.
Pagkahuman sa libro sa pagkat-on sa makina, mahimo nimong epektibo nga makatukod og daghang mga trabaho sa pagkat-on sa makina gamit ang Python coding.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Mga sukaranan sa artificial intelligence
- usa ka punoan sa desisyon
- Logistic regression
- Sa lawom nga mga neural network
- Mga sukaranan sa Python programming language
10. Pagkat-on sa Makina: Usa ka Probabilistikong Panglantaw
Pagkat-on sa Machine: Usa ka Probabilistic Perspective usa ka kataw-anan nga libro sa pagkat-on sa makina nga adunay mga nostalgic nga kolor nga mga graphic ug praktikal, tinuod nga kalibutan nga mga pananglitan gikan sa mga disiplina sama sa biology, computer vision, robotics, ug pagproseso sa teksto.
Puno kini sa kaswal nga prose ug pseudocode alang sa hinungdanon nga mga algorithm. Pagkat-on sa Machine: Usa ka Probabilistic Perspective, sukwahi sa ubang mga publikasyon sa pagkat-on sa makina nga gipresentar sa estilo sa usa ka cookbook ug naghulagway sa nagkalain-laing heuristic nga mga pamaagi, nagtutok sa usa ka prinsipyo nga gibase sa modelo nga pamaagi.
Gipiho niini ang mga modelo sa ml gamit ang mga graphical nga representasyon sa tin-aw ug masabtan nga paagi. Pinasukad sa usa ka hiniusa, probabilistic nga pamaagi, kini nga libro naghatag usa ka kompleto ug adunay kaugalingon nga pasiuna sa bahin sa pagkat-on sa makina.
Ang sulod kay lapad ug lawom, lakip ang sukaranang background nga materyal sa mga topiko sama sa probability, optimization, ug linear algebra, ingon man ang panaghisgot sa mga kontemporaryong pag-uswag sa lugar sama sa conditional random fields, L1 regularization, ug deep learning.
Ang libro gisulat sa usa ka kaswal, dali duolon nga pinulongan, nga adunay pseudo-code alang sa nag-unang mahinungdanong mga algorithm.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Probability
- Hilom nga pagkat-on
- L1 regularisasyon
- pagkamalaumon
- Pagproseso sa text
- Mga aplikasyon sa Computer Vision
- Mga aplikasyon sa robotic
11. Ang Mga Elemento sa Pagkat-on sa Istatistika
Alang sa konseptwal nga balangkas niini ug usa ka halapad nga lainlain nga mga hilisgutan, kini nga libro sa pagkat-on sa makina kanunay nga giila sa natad.
Kini nga libro mahimong magamit ingon usa ka pakisayran alang sa bisan kinsa nga kinahanglan nga magsusi sa mga hilisgutan sama sa mga neural network ug mga teknik sa pagsulay ingon man usa ka yano nga pasiuna sa pagkat-on sa makina.
Ang libro agresibo nga nagduso sa magbabasa sa paghimo sa ilang kaugalingon nga mga eksperimento ug mga imbestigasyon sa matag higayon, nga naghimo niini nga bililhon alang sa pag-ugmad sa mga abilidad ug pagkamausisaon nga gikinahanglan aron makahimo og mga pag-uswag sa usa ka kapasidad sa pagkat-on sa makina o trabaho.
Kini usa ka hinungdanon nga himan alang sa mga estadistika ug bisan kinsa nga interesado sa pagmina sa datos sa negosyo o siyensya. Siguruha nga nakasabut ka sa linear algebra sa labing gamay sa dili pa magsugod kini nga libro.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Gibantayan nga pagkat-on (prediksyon) hangtod sa wala gibantayan nga pagkat-on
- Neural networks
- Pagsuporta sa mga vector machine
- Klasipikasyon sa mga kahoy
- Pagpauswag sa mga algorithm
12. Pag-ila sa Pattern ug Machine Learning
Ang mga kalibutan sa pag-ila sa pattern ug pagkat-on sa makina mahimong masusi pag-ayo niini nga libro. Ang pamaagi sa Bayesian sa pag-ila sa pattern orihinal nga gipresentar niini nga publikasyon.
Dugang pa, gisusi sa libro ang mahagiton nga mga hilisgutan nga nanginahanglan usa ka nagtrabaho nga pagsabut sa multivariate, data science, ug sukaranan nga linear algebra.
Sa pagkat-on sa makina ug kalagmitan, ang reperensiya nga libro nagtanyag sa mga kapitulo nga adunay mas lisud nga lebel sa pagkakomplikado base sa mga uso sa mga dataset. Ang yano nga mga pananglitan gihatag sa wala pa ang usa ka kinatibuk-ang pasiuna sa pag-ila sa pattern.
Nagtanyag ang libro og mga teknik alang sa gibanabana nga inference, nga nagtugot sa dali nga pagbanabana sa mga kaso kung ang eksaktong mga solusyon dili praktikal. Walay laing mga libro nga naggamit sa mga graphical nga mga modelo aron ihulagway ang posibilidad nga mga pag-apod-apod, apan kini.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Mga pamaagi sa Bayesian
- Gibanabana nga mga algorithm sa inference
- Bag-ong mga modelo base sa mga kernels
- Pasiuna sa batakang probability theory
- Pasiuna sa pag-ila sa pattern ug pagkat-on sa makina
13. Mga Sukaranan sa Machine Learning gikan sa Predictive Data Analytics
Kung nahibal-an nimo ang mga sukaranan sa pagkat-on sa makina ug gusto nimo nga magpadayon sa predictive data analytics, kini ang libro para kanimo!!! Pinaagi sa pagpangita og mga sumbanan gikan sa dagkong mga dataset, ang Machine Learning mahimong magamit sa paghimo og mga modelo sa panagna.
Kini nga libro nagsusi sa pagpatuman sa paggamit sa ML Predictive Data Analytics sa giladmon, lakip na ang teoretikal nga mga prinsipyo ug aktuwal nga mga pananglitan.
Bisan pa sa kamatuoran nga ang titulo nga "Mga Sukaranan sa Pagkat-on sa Machine alang sa Predictive Data Analytics" usa ka baba, kini nga libro maglatid sa panaw sa Predictive Data Analytics gikan sa datos hangtod sa panabut hangtod sa usa ka konklusyon.
Gihisgutan usab niini ang upat ka pamaagi sa pagkat-on sa makina: pagkat-on nga nakabase sa impormasyon, pagkat-on nga gibase sa pagkaparehas, pagkat-on nga gibase sa posibilidad, ug pagkat-on nga gibase sa sayup, ang matag usa adunay dili teknikal nga pagpatin-aw sa konsepto nga gisundan sa mga modelo sa matematika ug mga algorithm nga adunay mga pananglitan.
Mga topiko nga Gikobrehan sa libro
- Pagkat-on base sa impormasyon
- Pagtuon nga gibase sa pagkaparehas
- Pagkat-on base sa kalagmitan
- Pagkat-on base sa sayop
14. Gipadapat nga Predictive Modeling
Ang Applied Predictive Modeling nagsusi sa tibuok nga predictive modeling nga proseso, sugod sa kritikal nga mga hugna sa data preprocessing, data splitting, ug model tuning foundations.
Ang trabaho unya nagpresentar sa tin-aw nga mga paghulagway sa lain-laing mga conventional ug bag-o nga regression ug klasipikasyon mga pamaagi, uban sa usa ka focus sa pagpakita ug pagsulbad sa tinuod nga kalibutan data hagit.
Gipakita sa giya ang tanan nga aspeto sa proseso sa pagmodelo nga adunay daghang mga hands-on, tinuod nga kalibutan nga mga pananglitan, ug ang matag kapitulo naglakip sa komprehensibo nga R code alang sa matag yugto sa proseso.
Kining multipurpose volume mahimong gamiton isip pasiuna sa predictive models ug sa tibuok proseso sa modeling, isip reference guide para sa mga practitioner, o isip text para sa advanced undergraduate o graduate level predictive modeling courses.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Teknik sa regression
- Teknik sa klasipikasyon
- Komplikado nga mga algorithm sa ML
15. Pagkat-on sa Makina: Ang Sining ug Siyensya sa Algorithm nga Makasabut sa Data
Kung ikaw usa ka intermediate o eksperto sa pagkat-on sa makina ug gusto nga "balik sa mga sukaranan," kini nga libro para kanimo! Nagbayad kini og bug-os nga kredito sa dako kaayong pagkakomplikado ug giladmon sa Machine Learning samtang dili mawala ang panan-aw sa naghiusang mga prinsipyo niini (usa ka kalamposan!).
Pagkat-on sa Makina: Ang Art ug Siyensiya sa Algorithm naglakip sa pipila ka mga case study sa nagkadako nga pagkakomplikado, ingon man usab sa daghang mga pananglitan ug mga hulagway (aron magpabilin nga makapaikag ang mga butang!).
Gisakup usab sa libro ang usa ka halapad nga lohikal, geometriko, ug istatistika nga mga modelo, ingon man mga komplikado ug nobela nga mga hilisgutan sama sa matrix factorization ug pagtuki sa ROC.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Gipasimple ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina
- Lohikal nga modelo
- Geometric nga modelo
- Estadistika nga modelo
- Pagtuki sa ROC
16. Data Mining: Praktikal nga Machine Learning Tools & Techniques
Gamit ang mga pamaagi gikan sa pagtuon sa mga sistema sa database, pagkat-on sa makina, ug estadistika, ang mga teknik sa pagmina sa datos makapahimo kanamo sa pagpangita og mga sumbanan sa daghang mga datos.
Kinahanglan nimo nga makuha ang libro nga Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques kung kinahanglan nimo nga tun-an ang mga teknik sa data mining sa partikular o plano nga makakat-on sa pagkat-on sa makina sa kinatibuk-an.
Ang labing kaayo nga libro sa pagkat-on sa makina labi nga nagpunting sa teknikal nga bahin niini. Gisusi pa niini ang mga teknikal nga kalisud sa pagkat-on sa makina, ug mga estratehiya alang sa pagkolekta sa datos ug paggamit sa lainlaing mga input ug output aron hukman ang mga sangputanan.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Linear nga mga modelo
- Pag-cluster
- Pagmodelo sa istatistika
- Pagtagna sa pasundayag
- Pagkumpara sa mga pamaagi sa pagmina sa datos
- Pagkat-on base sa pananglitan
- Representasyon sa kahibalo ug mga cluster
- Tradisyonal ug modernong mga teknik sa pagmina sa datos
17. Python alang sa Data Analysis
Ang katakus sa pagtimbang-timbang sa datos nga gigamit sa pagkat-on sa makina mao ang labing hinungdanon nga kahanas nga kinahanglan maangkon sa usa ka data scientist. Sa dili pa mag-develop og modelo sa ML nga makagama og saktong forecast, ang kadaghanan sa imong trabaho maglakip sa pagdumala, pagproseso, paglimpyo, ug pag-assess sa datos.
Kinahanglan nga pamilyar ka sa mga programming language sama sa Pandas, NumPy, Ipython, ug uban pa aron mahimo ang pag-analisar sa datos.
Kung gusto nimo magtrabaho sa siyensya sa datos o pagkat-on sa makina, kinahanglan nimo nga adunay katakus sa pagmaniobra sa datos.
Kinahanglan gyud nimong basahon ang libro nga Python alang sa Pag-analisar sa Data sa kini nga kaso.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Kinahanglan Mga Libro sa Python
- Advanced nga mga Panda
- Mga Ehemplo sa Pagtuki sa Datos
- Paglimpyo ug Pagpangandam sa Data
- Mga Pamaagi sa Matematika ug Estadistika
- Pag-summarize ug Pag-compute sa Descriptive Statistics
18. Natural nga Pagproseso sa Pinulongan gamit ang Python
Ang pundasyon sa mga sistema sa pagkat-on sa makina mao ang natural nga pagproseso sa pinulongan.
Ang libro nga Natural Language Processing with Python nagtudlo kanimo kung unsaon paggamit ang NLTK, usa ka maayo nga koleksyon sa Python modules ug mga himan alang sa simbolikong ug istatistikal nga natural nga pagproseso sa pinulongan alang sa English ug NLP sa kinatibuk-an.
Ang Natural Language Processing with Python nga libro naghatag ug epektibong Python routines nga nagpakita sa NLP sa mubo, klaro nga paagi.
Ang mga magbabasa adunay access sa maayong pagka-annotate nga mga dataset alang sa pag-atubang sa wala'y istruktura nga datos, istruktura sa text-linguistic, ug uban pang mga elemento nga naka-focus sa NLP.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Sa unsang paagi naglihok ang pinulongan sa tawo?
- Mga istruktura sa datos sa lingguwistika
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Parsing ug semantic analysis
- Popular nga mga database sa lingguwistika
- I-integrate ang mga teknik gikan sa artipisyal nga intelligence nga ug linguistics
19. Programming nga Panagsama nga Paniktik
Ang Programming Collective Intelligence ni Toby Segaran, nga giisip nga usa sa labing kadaghan nga libro nga nagsugod sa pagsabut sa pagkat-on sa makina, gisulat kaniadtong 2007, mga tuig sa wala pa ang data science ug pagkat-on sa makina nakab-ot ang ilang karon nga posisyon isip nanguna nga propesyonal nga mga agianan.
Gigamit sa libro ang Python isip pamaagi sa pagsabwag sa kahanas niini sa mga mamiminaw niini. Ang Programming Collective Intelligence usa ka manwal alang sa pagpatuman sa ml kaysa kini usa ka pasiuna sa pagkat-on sa makina.
Ang libro naghatag og impormasyon sa pagpalambo sa epektibong ML algorithms para sa pagtigom og data gikan sa mga app, programming para sa pagkuha og data gikan sa mga website, ug pag-extrapolate sa mga datos nga nakolekta.
Ang matag kapitulo naglakip sa mga kalihokan alang sa pagpalapad sa gihisgutan nga mga algorithm ug pagpauswag sa ilang kapuslanan.
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Pagsala sa Bayesian
- Pagsuporta sa mga vector machine
- Mga algorithm sa search engine
- Mga paagi sa paghimog mga panagna
- Kolaborasyon nga mga teknik sa pagsala
- Non-negatibo nga matrix factorization
- Nag-uswag nga paniktik alang sa pagsulbad sa problema
- Mga pamaagi sa pag-ila sa mga grupo o mga sumbanan
20. Lawom nga Pagkat-on (Adaptative Computation ug Machine Learning Series)
Sama sa nahibal-an namong tanan, ang lawom nga pagkat-on usa ka gipaayo nga klase sa pagkat-on sa makina nga nagtugot sa mga kompyuter nga makakat-on gikan sa nangaging pasundayag ug daghang datos.
Samtang naggamit sa mga teknik sa pagkat-on sa makina, kinahanglan ka usab nga batid sa lawom nga mga prinsipyo sa pagkat-on. Kini nga libro, nga giisip nga Bibliya sa lawom nga pagkat-on, makatabang kaayo niini nga kahimtang.
Tulo ka mga eksperto sa lawom nga pagkat-on naglangkob sa labi ka komplikado nga mga hilisgutan nga napuno sa matematika ug lawom nga mga modelo sa generative niini nga libro.
Naghatag ug usa ka mathematical ug conceptual nga basehan, ang trabaho naghisgot sa mga importanteng ideya sa linear algebra, probability theory, information theory, numerical computation, ug machine learning.
Gisusi niini ang mga aplikasyon sama sa pagproseso sa natural nga lengguwahe, pag-ila sa sinultihan, panan-aw sa kompyuter, sistema sa rekomendasyon sa online, bioinformatics, ug mga dula sa video ug gihubit ang lawom nga mga pamaagi sa pagkat-on nga gigamit sa mga practitioner sa industriya, sama sa lawom nga feedforward network, regularization, ug mga algorithm sa pag-optimize, convolutional network, ug praktikal nga pamaagi. .
Mga topiko nga gikobrehan sa libro
- Daghang Pag-ihap
- Pagpanukiduki sa Lawom nga Pagkat-on
- Mga teknik sa Computer Vision
- Lawom nga Feedforward Networks
- Pag-optimize alang sa Pagbansay sa Lalim nga mga Modelo
- Praktikal nga Metodolohiya
- Pagpanukiduki sa Lawom nga Pagkat-on
Panapos
Ang 20 nga nanguna nga mga libro sa pagkat-on sa makina gi-summarize sa kana nga lista, nga magamit nimo aron mapauswag ang pagkat-on sa makina sa direksyon nga gusto nimo.
Makahimo ka og usa ka lig-on nga pundasyon sa kahanas sa pagkat-on sa makina ug usa ka reference library nga kanunay nimong magamit samtang nagtrabaho sa lugar kung magbasa ka sa lainlaing mga libro.
Madasig ka nga magpadayon sa pagkat-on, pag-ayo, ug adunay epekto bisan kung nagbasa ka usa ka libro.
Kung andam ka ug may katakus sa paghimo sa imong kaugalingon nga mga algorithm sa pagkat-on sa makina, hinumdomi nga ang datos hinungdanon kaayo sa kalampusan sa imong proyekto.
Leave sa usa ka Reply