Foundations of Machine Learning : Concepts to Applications
Lingua: inglese
Editore: Notion Press Media Pvt. Ltd, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Foundations of Machine Learning: Concepts to ApplicationsFoundations of Machine Learning: Concepts to Applications offers a clear and practical introduction to the fundamental concepts, algorithms, and applications of Machine Learning. Designed for students, educators, and beginners, the book bridges the gap between theoretical foundations and real-world implementation.It covers essential topics including supervised and unsupervised learning, regression, classification, decision trees, Naïve Bayes, KNN, SVM, clustering, dimensionality reduction, performance evaluation, and neural networks. With simple explanations, illustrative examples, mathematical foundations, and Python-based implementations, the book helps readers understand not only how machine learning algorithms work, but also when and why to use them.Whether you are beginning your journey in Machine Learning or seeking a practical reference for academic study and application, this book provides a structured pathway from fundamental concepts to hands-on implementation.…
Codice articolo 9798906969675
- Titolo
- Foundations of Machine Learning : Concepts to Applications
- Autore
- Nitha V R
- Editore
- Notion Press Media Pvt. Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798906969675
- Peso dell'articolo
- 318 grammi
- Dimensioni
- 279x216x7 mm
Foundations of Machine Learning: Concepts to Applications
Foundations of Machine Learning: Concepts to Applications offers a clear and practical introduction to the fundamental concepts, algorithms, and applications of Machine Learning. Designed for students, educators, and beginners, the book bridges the gap between theoretical foundations and real-world implementation.
It covers essential topics including supervised and unsupervised learning, regression, classification, decision trees, Naïve Bayes, KNN, SVM, clustering, dimensionality reduction, performance evaluation, and neural networks. With simple explanations, illustrative examples, mathematical foundations, and Python-based implementations, the book helps readers understand not only how machine learning algorithms work, but also when and why to use them.
Whether you are beginning your journey in Machine Learning or seeking a practical reference for academic study and application, this book provides a structured pathway from fundamental concepts to hands-on implementation.
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Einbeck, Germania
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