python machine learning book 2nd edition
1.0.0
Harap diperhatikan bahwa edisi baru (edisi ke-3) kini tersedia mulai Desember 2019. Tautan repositori kode untuk edisi ke-3 adalah https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition.
Pembelajaran Mesin Python, Edisi ke-2.
diterbitkan 20 September 2017
Sampul tipis: 622 halaman
Penerbit: Penerbitan Paket
Bahasa: Bahasa Inggris
ISBN-10: 1787125939
ISBN-13: 978-1787125933
Kindle ASIN: B0742K7HYF
Petunjuk instalasi dan pengaturan yang berguna dapat ditemukan di file README.md pada Bab 1
Untuk mengakses materi kode untuk bab tertentu, cukup klik tautan open dir di sebelah judul bab untuk menavigasi ke subdirektori bab yang terletak di kode/ subdirektori. Anda juga dapat mengeklik tautan ipynb di bawah untuk membuka dan melihat buku catatan Jupyter setiap bab langsung di GitHub.
Selain itu, subdirektori code/ juga berisi file skrip .py, yang dibuat dari Jupyter Notebooks. Namun, saya sangat merekomendasikan bekerja dengan notebook Jupyter jika memungkinkan di lingkungan komputasi Anda. Notebook Jupyter tidak hanya berisi gambar dan judul bagian untuk navigasi yang lebih mudah, tetapi juga memungkinkan eksekusi cuplikan kode individual secara bertahap, yang -- menurut saya -- memberikan pengalaman belajar yang lebih baik.
Harap diperhatikan bahwa ini hanyalah contoh kode yang menyertai buku, yang saya unggah demi kenyamanan Anda; Sadarilah bahwa buku catatan ini mungkin tidak berguna tanpa rumus dan teks deskriptif.
Oh, banyak sekali hal yang kami perbaiki atau tambahkan; dari mana aku harus mulai!? Satu-satunya masalah di atas daftar prioritas saya adalah memperbaiki semua kesalahan ketik buruk yang terjadi selama tahap tata letak atau pengawasan saya. Saya sangat menghargai semua masukan bermanfaat dari pembaca dengan cara ini! Selain itu, saya menjawab semua umpan balik tentang bagian yang mungkin membingungkan atau agak tidak jelas, menulis ulang paragraf, dan menambahkan penjelasan tambahan. Juga, terima kasih khusus kami sampaikan kepada para editor hebat edisi kedua, yang telah banyak membantu selama ini!
Selain itu, figur dan plotnya menjadi lebih cantik. Meskipun pembaca sangat menyukai konten grafisnya, beberapa orang mengkritik gaya dan tata letak seperti PowerPoint. Oleh karena itu, saya memutuskan untuk merombak setiap gambar kecil dengan pilihan font dan warna yang semoga lebih menyenangkan. Selain itu, plot data terlihat jauh lebih bagus sekarang, berkat tim matplotlib yang melakukan banyak pekerjaan di matplotlib 2.0 dan tema gaya barunya.
Di luar semua perbaikan kosmetik ini, bagian baru ditambahkan di sana-sini. Diantaranya, misalnya, adalah bagian tentang menangani kumpulan data yang tidak seimbang, yang beberapa pembaca lewatkan di edisi pertama dan bagian singkat tentang Alokasi Dirichlet Laten, antara lain.
Seiring berjalannya waktu dan dunia perangkat lunak setelah edisi pertama dirilis pada bulan September 2015, kami memutuskan untuk mengganti pengenalan pembelajaran mendalam melalui Theano. Jangan khawatir, kami tidak menghapusnya, namun ada perombakan besar-besaran dan sekarang didasarkan pada TensorFlow, yang telah menjadi pemain utama dalam kotak peralatan penelitian saya sejak dirilis secara open source oleh Google pada bulan November 2015. Bersamaan dengan pengenalan baru pada deep pembelajaran menggunakan TensorFlow, tambahan terbesar pada edisi baru ini adalah tiga bab baru yang berfokus pada aplikasi pembelajaran mendalam: Ikhtisar lebih detail tentang mekanisme TensorFlow, pengenalan jaringan neural konvolusional untuk klasifikasi gambar, dan pengenalan tentang jaringan saraf berulang untuk pemrosesan bahasa alami. Tentu saja, dan dengan cara yang sama seperti bagian lain buku ini, bab-bab baru ini tidak hanya memberikan instruksi dan contoh praktis kepada pembaca, namun juga memperkenalkan matematika dasar di balik konsep-konsep tersebut, yang merupakan landasan penting untuk memahami cara kerja pembelajaran mendalam. .
[Kutipan dari "Pembelajaran Mesin dapat berguna di hampir setiap domain masalah:" Wawancara dengan Sebastian Raschka ]
Raschka, Sebastian, dan Vahid Mirjalili. Pembelajaran Mesin Python, Edisi ke-2 . Penerbitan Paket, 2017.
@book{RaschkaMirjalili2017,
address = {Birmingham, UK},
author = {Raschka, Sebastian and Mirjalili, Vahid},
edition = {2},
isbn = {978-1787125933},
keywords = {Clustering,Data Science,Deep Learning,
Machine Learning,Neural Networks,Programming,
Supervised Learning},
publisher = {Packt Publishing},
title = {{Python Machine Learning, 2nd Ed.}},
year = {2017}
}
