Ficha nueva. La valoración editorial de este libro es provisional y está pendiente de revisión por la redacción; los datos de edición proceden del catálogo de las librerías.
Ventajas y desventajas
Puntos fuertes
- Equilibrio entre teoría y práctica
- Ejemplos de código ejecutables
- Actualizaciones frecuentes
Limitaciones
- Las herramientas cambian rápido
- Requiere base de Python
Datos de la edición
- Publicación original
- 2017
¿Es este libro para ti?
Este libro es para ti si…
- Programadores que quieren entrar en ML
- Estudiantes de ciencia de datos
- Profesionales que aplican ML
No es para ti si…
- Quienes buscan teoría matemática profunda
- Lectores que no leen inglés
Qué propone
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, de Aurélien Géron, guía paso a paso desde regresión y clasificación hasta redes neuronales y aprendizaje profundo, con código y proyectos.
Para quién es
Para programadores que quieren aplicar ML con criterio.
Veredicto editorial
Una de las mejores introducciones prácticas al ML; conviene usar la edición más reciente.
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