Machine Learning in Action
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications, 2012
Serie: Libro 64 di 182 - In Action
- Brossura
- Nuovo
Condizione: Nuovo
EUR 43,51
Quantità: 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCodice articolo 9781617290183
- Titolo
- Machine Learning in Action
- Autore
- Peter Harrington
- Editore
- Manning Publications
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617290181
- ISBN 13
- 9781617290183
- Serie
- Libro 64 di 182: In Action
Machine Learning in Action is unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. You'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification.
About the Book
A machine is said to learn when its performance improves with experience. Learning requires algorithms and programs that capture data and ferret out the interestingor useful patterns. Once the specialized domain of analysts and mathematicians, machine learning is becoming a skill needed by many.
Machine Learning in Action is a clearly written tutorial for developers. It avoids academic language and takes you straight to the techniques you'll use in your day-to-day work. Many (Python) examples present the core algorithms of statistical data processing, data analysis, and data visualization in code you can reuse. You'll understand the concepts and how they fit in with tactical tasks like classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification.
Readers need no prior experience with machine learning or statistical processing. Familiarity with Python is helpful.
Purchase of the print book comes with an offer of a free PDF, ePub, and Kindle eBook from Manning. Also available is all code from the book.
What's Inside
- A no-nonsense introduction
- Examples showing common ML tasks
- Everyday data analysis
- Implementing classic algorithms like Apriori and Adaboos
- Machine learning basics
- Classifying with k-Nearest Neighbors
- Splitting datasets one feature at a time: decision trees
- Classifying with probability theory: naïve Bayes
- Logistic regression
- Support vector machines
- Improving classification with the AdaBoost meta algorithm
- Predicting numeric values: regression
- Tree-based regression
- Grouping unlabeled items using k-means clustering
- Association analysis with the Apriori algorithm
- Efficiently finding frequent itemsets with FP-growth
- Using principal component analysis to simplify data
- Simplifying data with the singular value decomposition
- Big data and MapReduce
PART 1 CLASSIFICATION
PART 2 FORECASTING NUMERIC VALUES WITH REGRESSION
PART 3 UNSUPERVISED LEARNING
PART 4 ADDITIONAL TOOLS
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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 INDOO, Avenel, New Jersey, U.S.A., 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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