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Andriy Burkov

    Machine learning kompakt
    The Hundred-Page Machine Learning Book
    • The Hundred-Page Machine Learning Book

      • 160 páginas
      • 6 horas de lectura

      WARNING! To avoid buying counterfeit on Amazon, click on "See All Buying Options" and choose "Amazon.com" and not a third-party seller.Concise and to the point — the book can be read during a week. During that week, you will learn almost everything modern machine learning has to offer. The author and other practitioners have spent years learning these concepts.Companion wiki — the book has a continuously updated wiki that extends some book chapters with additional information: Q&A, code snippets, further reading, tools, and other relevant resources.Flexible price and formats — choose from a variety of formats and price options: Kindle, hardcover, paperback, EPUB, PDF. If you buy an EPUB or a PDF, you decide the price you pay!Read first, buy later — download book chapters for free, read them and share with your friends and colleagues. Only if you liked the book or found it useful in your work, study or business, then buy it.

      The Hundred-Page Machine Learning Book
    • Alles, was Sie über Machine Learning wissen müssen, auf nur 200 Seiten. Von Support Vector Machines über Gradient Boosting bis hin zu unüberwachten Lernmethoden – dieses Buch bietet zahlreiche Tipps für den praktischen Einsatz. Wenn Sie Machine Learning verstehen möchten, ohne viel Zeit mit umfangreicher Literatur zu verbringen, ist dies die ideale Wahl. Andriy Burkov bringt auf 200 Seiten die wichtigsten Begriffe, Konzepte und Algorithmen prägnant auf den Punkt. Er vermittelt die notwendigen theoretischen Grundlagen und beleuchtet die praktische Anwendung der Verfahren, ohne die zugrundeliegenden mathematischen Aspekte zu vernachlässigen. Der Inhalt umfasst Notation und mathematische Grundlagen, verschiedene Lernarten, grundlegende Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und k-Nearest-Neighbors sowie Optimierungsmethoden. Themen wie Bias, Varianz, Regularisierung und Hyperparameter-Abstimmung werden behandelt. Auch Deep Learning, Ensemble Learning und selbstüberwachtes Lernen finden ihren Platz. Die Stimmen zum Buch loben die gelungene Auswahl der Themen und die klare Erklärung der Kernkonzepte, was es sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Praktikern zugutekommt.

      Machine learning kompakt