Grokking Machine Learning
Serrano, Luis G.; Thrun, Sebastian (FRW)
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Condizione: Nuovo
EUR 57,70
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- Titolo
- Grokking Machine Learning
- Autore
- Serrano, Luis G.; Thrun, Sebastian (FRW)
- Editore
- Manning Publications
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617295914
- ISBN 13
- 9781617295911
In Grokking Machine Learning you will learn:
Supervised algorithms for classifying and splitting data
Methods for cleaning and simplifying data
Machine learning packages and tools
Neural networks and ensemble methods for complex datasets
Grokking Machine Learning teaches you how to apply ML to your projects using only standard Python code and high school-level math. No specialist knowledge is required to tackle the hands-on exercises using Python and readily available machine learning tools. Packed with easy-to-follow Python-based exercises and mini-projects, this book sets you on the path to becoming a machine learning expert.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
Discover powerful machine learning techniques you can understand and apply using only high school math! Put simply, machine learning is a set of techniques for data analysis based on algorithms that deliver better results as you give them more data. ML powers many cutting-edge technologies, such as recommendation systems, facial recognition software, smart speakers, and even self-driving cars. This unique book introduces the core concepts of machine learning, using relatable examples, engaging exercises, and crisp illustrations.
About the book
Grokking Machine Learning presents machine learning algorithms and techniques in a way that anyone can understand. This book skips the confused academic jargon and offers clear explanations that require only basic algebra. As you go, you’ll build interesting projects with Python, including models for spam detection and image recognition. You’ll also pick up practical skills for cleaning and preparing data.
What's inside
Supervised algorithms for classifying and splitting data
Methods for cleaning and simplifying data
Machine learning packages and tools
Neural networks and ensemble methods for complex datasets
About the reader
For readers who know basic Python. No machine learning knowledge necessary.
About the author
Luis G. Serrano is a research scientist in quantum artificial intelligence. Previously, he was a Machine Learning Engineer at Google and Lead Artificial Intelligence Educator at Apple.
Table of Contents
1 What is machine learning? It is common sense, except done by a computer
2 Types of machine learning
3 Drawing a line close to our points: Linear regression
4 Optimizing the training process: Underfitting, overfitting, testing, and regularization
5 Using lines to split our points: The perceptron algorithm
6 A continuous approach to splitting points: Logistic classifiers
7 How do you measure classification models? Accuracy and its friends
8 Using probability to its maximum: The naive Bayes model
9 Splitting data by asking questions: Decision trees
10 Combining building blocks to gain more power: Neural networks
11 Finding boundaries with style: Support vector machines and the kernel method
12 Combining models to maximize results: Ensemble learning
13 Putting it all in practice: A real-life example of data engineering and machine learning
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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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.
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).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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 GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, 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.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- 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.
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