Machine Learning Algorithms : Handbook

Aman Kharwal

ISBN 10: 935648483X / ISBN 13: 9789356484832

Editore: Clever Fox Publishing, 2023

Riguardo questo articolo

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In 'Machine Learning Algorithms: Handbook,' Aman Kharwal, founder of Statso.io, takes you on an enlightening journey through the fascinating world of machine learning. Whether you are a seasoned data scientist or a curious beginner, this book provides a holistic overview of the essential algorithms that form the backbone of modern machine learning.With clarity and precision, Aman demystifies complex concepts, guiding you step-by-step through the fundamentals of regression, classification, clustering, deep learning, and time series forecasting. Each chapter presents a deep dive into a specific algorithm, equipping you with the knowledge and skills to tackle real-world problems head-on.Key Features:1. Clear Explanations of Machine Learning Algorithms: The book offers clear and concise explanations of machine learning algorithms, ensuring that readers of all levels can grasp the concepts effortlessly.2. Hands-On Approach: Packed with practical examples using Python and code snippets, you'll gain a hands-on understanding of how each algorithm works and learn to implement them in real projects.3. Comprehensive Coverage: From linear regression and support vector machines to decision trees and neural networks, the book covers a wide array of algorithms, giving you a solid foundation to explore diverse problem domains.4. Performance Evaluation Methods: Learn how to evaluate the effectiveness of your models, identify areas for improvement, and optimize their performance using industry-standard evaluation techniques.5. Data Preprocessing Techniques: Discover the critical elements of data preprocessing that lay the groundwork for building robust and accurate machine learning models.6. Time Series Forecasting: Explore advanced algorithms specifically designed for time series data, a critical component of numerous real-world applications.7. Appendix for Easy Reference: Access all parameters of commonly used machine learning algorithms in a handy appendix, facilitating efficient model tuning.Whether you are interested in learning the fundamentals of all Machine Learning algorithms, implementation of Machine Learning algorithms using Python, or preparing for an interview, 'Machine Learning Algorithms: Handbook' will help you in every way.

Codice articolo 9789356484832

Dati bibliografici

• Titolo: Machine Learning Algorithms : Handbook
• Editore: Clever Fox Publishing
• Data di pubblicazione: 2023
• Lingua: Inglese
• ISBN 10: 935648483X
• ISBN 13: 9789356484832
• Rilegatura: Taschenbuch
• Condizione: Neu
• Dimensioni: 229 L x 152 A x 16 P (millimetri) 229 millimetri di larghezza per 152 millimetri di altezza per 16 millimetri di profondità
• Peso: 509 grammi

Descrizione articolo

Riassunto

In "Machine Learning Algorithms: Handbook", Aman Kharwal, fondatore di Statso.io, ti porta in un viaggio illuminante attraverso l'affascinante mondo del machine learning. Che tu sia un esperto data scientist o un principiante curioso, questo libro fornisce una panoramica olistica degli algoritmi essenziali che costituiscono la spina dorsale del moderno machine learning.

Con chiarezza e precisione, Aman demistifica concetti complessi, guidandoti passo dopo passo attraverso i fondamenti di regressione, classificazione, clustering, deep learning e previsione di serie temporali. Ogni capitolo presenta un tuffo approfondito in un algoritmo specifico, dotandoti delle conoscenze e delle abilità per affrontare i problemi del mondo reale a testa alta.

Caratteristiche principali:

1. Chiare spiegazioni degli algoritmi di apprendimento automatico: il libro offre spiegazioni chiare e concise degli algoritmi di apprendimento automatico, assicurando che i lettori di tutti i livelli possano cogliere i concetti senza sforzo.

2. Approccio pratico: ricco di esempi pratici utilizzando Python e frammenti di codice, acquisirai una comprensione pratica di come funziona ogni algoritmo e imparerai a implementarli in progetti reali.

3. Copertura completa: dalla regressione lineare e supportare le macchine vettoriali agli alberi decisionali e alle reti neurali, il libro copre una vasta gamma di algoritmi, dandoti una solida base per esplorare diversi domini problematici.

4. Metodi di valutazione delle prestazioni: scopri come valutare l'efficacia dei tuoi modelli, identificare le aree di miglioramento e ottimizzarne le prestazioni utilizzando tecniche di valutazione standard del settore.

5. Tecniche di preelaborazione dei dati: scopri gli elementi critici della preelaborazione dei dati che gettano le basi per costruire modelli di machine learning robusti e accurati.

6. Previsioni delle serie temporali: Esplora algoritmi avanzati progettati specificamente per i dati delle serie temporali, una componente fondamentale di numerose applicazioni del mondo reale.

7. Appendice per Easy Reference: Accedi a tutti i parametri degli algoritmi di apprendimento automatico comunemente usati in una comoda appendice, facilitando l'ottimizzazione efficiente del modello.

Che tu sia interessato ad apprendere i fondamenti di tutti gli algoritmi di Machine Learning, l'implementazione di algoritmi di Machine Learning utilizzando Python o la preparazione per un'intervista, "Machine Learning Algorithms: Handbook" ti aiuterà in ogni modo.