Learn from Data (Paperback)

Name: Learn from Data (Paperback)
Author: Richard Boozman
ISBN: 9798180307477

Richard Boozman

Lingua: inglese

Editore: Independently Published, 2026

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Paperback. Regression, classification, and neural networks for practical predictive systemsMachine learning is not magic-it is applied mathematics, statistics, and engineering working together to extract patterns from data.Behind every recommendation engine, fraud detector, forecasting model, and intelligent application lies a foundation of statistical reasoning and predictive modeling."Learn from Data" is a practical, engineering-focused guide to statistical machine learning using Python and modern data science workflows.This book teaches developers and analysts how to build, evaluate, and improve machine learning systems through clear explanations, hands-on examples, and real-world problem solving.Why statistical machine learning mattersModern organizations rely on machine learning to: predict outcomes and trendsclassify and segment informationautomate decision makingdetect anomalies and fraudpersonalize user experiencesuncover hidden patterns in dataUnderstanding the statistical foundations behind these systems is essential for building models that are reliable, interpretable, and useful.What you will learnfundamentals of statistical learningdata preprocessing and feature engineeringregression modeling techniquesbinary and multiclass classificationmodel evaluation and validationbias, variance, and overfitting conceptsprobability and statistical inference for MLneural network fundamentalsoptimization and gradient-based learningbuilding machine learning pipelines with PythonFrom raw data to predictive systemsThroughout the book, you will learn how to: clean and prepare datasets effectivelyselect appropriate models for different problemstrain and evaluate predictive systemsinterpret model performance correctlyimprove generalization and robustnessbuild maintainable machine learning workflowsEach chapter focuses on practical machine learning engineering principles rather than black-box shortcuts.Practical applicationsbusiness forecasting systemsfraud and anomaly detectionrecommendation enginescustomer behavior analysispredictive analytics platformsintelligent automation systemsThese examples reflect real-world machine learning engineering challenges.Who this book is foraspiring machine learning engineersdata scientistssoftware developers entering AIanalysts learning predictive modelingstudents studying machine learningengineers building intelligent systemsIf you want to understand how machine learning works mathematically and practically, this book provides the roadmap.Model carefully.Learn from data.Build predictive systems with confidence. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Codice articolo 9798180307477

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Titolo: Learn from Data (Paperback)
Autore: Richard Boozman
Editore: Independently Published
Anno di pubblicazione: 2026
Condizione: new
Rilegatura: Paperback
Lingua: inglese
ISBN 13: 9798180307477

Regression, classification, and neural networks for practical predictive systems

Machine learning is not magic—it is applied mathematics, statistics, and engineering working together to extract patterns from data.

Behind every recommendation engine, fraud detector, forecasting model, and intelligent application lies a foundation of statistical reasoning and predictive modeling.

“Learn from Data” is a practical, engineering-focused guide to statistical machine learning using Python and modern data science workflows.

This book teaches developers and analysts how to build, evaluate, and improve machine learning systems through clear explanations, hands-on examples, and real-world problem solving.

Why statistical machine learning matters

Modern organizations rely on machine learning to:

predict outcomes and trends
classify and segment information
automate decision making
detect anomalies and fraud
personalize user experiences
uncover hidden patterns in data

Understanding the statistical foundations behind these systems is essential for building models that are reliable, interpretable, and useful.

What you will learn

fundamentals of statistical learning
data preprocessing and feature engineering
regression modeling techniques
binary and multiclass classification
model evaluation and validation
bias, variance, and overfitting concepts
probability and statistical inference for ML
neural network fundamentals
optimization and gradient-based learning
building machine learning pipelines with Python

From raw data to predictive systems

Throughout the book, you will learn how to:

clean and prepare datasets effectively
select appropriate models for different problems
train and evaluate predictive systems
interpret model performance correctly
improve generalization and robustness
build maintainable machine learning workflows

Each chapter focuses on practical machine learning engineering principles rather than black-box shortcuts.

Practical applications

business forecasting systems
fraud and anomaly detection
recommendation engines
customer behavior analysis
predictive analytics platforms
intelligent automation systems

These examples reflect real-world machine learning engineering challenges.

Who this book is for

aspiring machine learning engineers
data scientists
software developers entering AI
analysts learning predictive modeling
students studying machine learning
engineers building intelligent systems

If you want to understand how machine learning works mathematically and practically, this book provides the roadmap.

Model carefully.
Learn from data.
Build predictive systems with confidence.

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