Machine Learning Algorithms: Handbook: A step-by-step guide to all Machine Learning algorithms with implementation using Python!
Lingua: inglese
Editore: Clever Fox Publishing, IN, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves.com USA, London, London, Regno UnitoRarewaves.com USA
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
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- Titolo
- Machine Learning Algorithms: Handbook: A step-by-step guide to all Machine Learning algorithms with implementation using Python!
- Autore
- Aman Kharwal
- Editore
- Clever Fox Publishing, IN
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 935648483X
- ISBN 13
- 9789356484832
- Peso dell'articolo
- 440 grammi
- Dimensioni
- 15.24 x 1.55 x 22.86 cm
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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