Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков; Бомбора, 2022

• Хмельницкий Константин — 21 Марта 2022

  2/5

  Текст и иллюстрации черно-белые. Соответственно, теряется подсветка синтаксиса кода и смысл нескольких рисунков, иллюстрирующих разделение разноцветных точек..

  0

  0

• Ваган — 23 Марта 2023

  4/5

  Книга неплохая.
  Присутствует теория.
  Присутствует практика.
  Материал очень сложный, так что рекомендуется к прочтению только тем, у кого уже есть бекграунд в машинном обучении.
  Некоторые принципы расписаны довольно подробно, и для практиков, не знающих теории - это будет хорошей литературой.
  Как и сказано в названии, в книге присутствуют принципы и техники моделирования.
  Из минусов - издание не цветное, что немного огорчает.
  Второй минус - временами много воды в тексте и коде, т.е. авторы расписывают свой код на несколько страниц, но при всем этом этот код ещё прописан не полностью, т.е. Он хорош для понимания принципов, но не будет работать при обычном CopyPaste.
  3ий минус - прогресс идёт такими быстрыми темпами, что авторы не успевают описать все нововведения, которые уже окружают нас в привычном мире.
  А в целом книги хорошая.
  Обложка отличная.
  Издательство часть вырученные средств направляет на спасение редких видов животных.
  
  В общем рекомендуется для разового ознакомления, но только тем, кто понимает зачем покупает эту книгу.

  0

  0

Все отзывы (2)