Applied Machine Learning: A Practical Guide to Preparing Data, Selecting Algorithms, and Implementing Machine Learning Models in the Real World (Rheinwerk Computing)
Lingua: inglese
Editore: Rheinwerk Computing, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
EUR 48,52
Quantità: 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCodice articolo I-9781493227587
- Titolo
- Applied Machine Learning: A Practical Guide to Preparing Data, Selecting Algorithms, and Implementing Machine Learning Models in the Real World (Rheinwerk Computing)
- Autore
- Jason Hodson
- Editore
- Rheinwerk Computing
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493227580
- ISBN 13
- 9781493227587
Put machine learning theory into practice with this hands-on guide! Learn about the real-world application of machine learning models by following three use cases, each with its own dataset. Get started with tools like GitHub and Anaconda, and then follow detailed instructions to prepare your data, select your model, evaluate its results, and measure its impact over time. With sample code for download, this book has everything you need to implement machine learning models for your business!
In this book, you’ll learn about:
a. Data Preparation
The first step is to understand your data. Learn about the different data sources, and then explore your data through visualization, descriptive statistics, and correlation analysis. Clean up your data by identifying errors, writing dummy code, and more.
b. Model Selection
Choose the machine learning model that suits your needs! Follow a model decision framework and master key algorithms: regression, decision trees, random forest, gradient boosting, clustering, and ensembling.
c. Evaluation and Iteration
Assess and improve the quality of your model! Apply a variety of validation metrics to your model and enhance interpretability to avoid black box code. Then iterate through feature engineering and adding or removing data.
d. Implementation and Monitoring
Your model is ready to go—now see it in action! Learn how to implement the model to make predictions, monitor its performance, and measure its impact for your business.
Highlights include:
1) Real-world use cases
2) Data exploration
3) Data cleaning
4) Model decision framework
5) Regression algorithms
6) Decision trees
7) Clustering
8) Validation metrics
9) Model iteration
10) Interpretability
11) Implementation
12) Monitoring
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Diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.