Java Data Science Cookbook
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2017
- Brossura
- Nuovo

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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Codice articolo 9781787122536
- Titolo
- Java Data Science Cookbook
- Autore
- Rushdi Shams
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1787122530
- ISBN 13
- 9781787122536
- Peso dell'articolo
- 694 grammi
- Dimensioni
- 235x191x21 mm
Key Features
- This book provides modern recipes in small steps to help an apprentice cook become a master chef in data science
- Use these recipes to obtain, clean, analyze, and learn from your data
- Learn how to get your data science applications to production and enterprise environments effortlessly
Book Description
If you are looking to build data science models that are good for production, Java has come to the rescue. With the aid of strong libraries such as MLlib, Weka, DL4j, and more, you can efficiently perform all the data science tasks you need to.
This unique book provides modern recipes to solve your common and not-so-common data science-related problems. We start with recipes to help you obtain, clean, index, and search data. Then you will learn a variety of techniques to analyze, learn from, and retrieve information from data. You will also understand how to handle big data, learn deeply from data, and visualize data.
Finally, you will work through unique recipes that solve your problems while taking data science to production, writing distributed data science applications, and much more―things that will come in handy at work.
What you will learn
- Find out how to clean and make datasets ready so you can acquire actual insights by removing noise and outliers
- Develop the skills to use modern machine learning techniques to retrieve information and transform data to knowledge. retrieve information from large amount of data in text format.
- Familiarize yourself with cutting-edge techniques to store and search large volumes of data and retrieve information from large amounts of data in text format
- Develop basic skills to apply big data
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
L'autore
Rushdi Shams has a PhD on application of machine learning in Natural Language Processing (NLP) problem areas from Western University, Canada. Before starting work as a machine learning and NLP specialist in industry, he was engaged in teaching undergrad and grad courses. He has been successfully maintaining his YouTube channel named Learn with Rushdi for learning computer technologies.
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Specializzazione
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AHA-BUCH GmbH
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Einbeck, Germania 37574
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Garlebsen 48
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Fax: 055639995974
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Per ulteriori informazioni, vedere www.fair-commerce.de.
Diritto di recesso
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Informazioni sul 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.
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.
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Dovrai rispedire i beni o consegnarli a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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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