Approche comparative des algorithmes d'apprentissage automatique

Ce livre est efficace pour les aspirants à l'apprentissage machine et les chercheurs. Le livre commence par l'évolution des données jusqu'à l'apprentissage automatique, comme les données structurées - les données semi-structurées - les données non structurées - l'exploration des données - l'apprentissage automatique.Le livre consiste en une comparaison entre différents algorithmes comme SVM, DT, RF, GNB, ELM, LR, etc. sont décrits en détail. Il donne des idées très claires sur les paquets python et leur mise en ?uvre.