Applied Machine Learning : Using Machine Learning to Solve Business Problems
Lingua: inglese
Editore: Rheinwerk Computing, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
Venditore AbeBooks dal 6 aprile 2009
Condizione: Nuovo
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- Titolo
- Applied Machine Learning : Using Machine Learning to Solve Business Problems
- Autore
- Hodson, Jason
- 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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Columbia, MD, U.S.A.
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Diritto di recesso
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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
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.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
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.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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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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