Machine Learning Vol 1 (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Machine Learning Volume 1: Foundations, Supervised Learning, and Model EvaluationArtificial Intelligence begins with Machine Learning. Before building deep learning models or deploying production AI systems, every practitioner needs a solid understanding of the principles that make machines learn from data.Machine Learning Volume 1: Foundations, Supervised Learning, and Model Evaluation provides a structured, practical reference for developers, data scientists, AI engineers, students, and technical professionals seeking a clear understanding of modern machine learning.Rather than overwhelming readers with unnecessary theory, this volume focuses on the concepts, algorithms, mathematics, workflows, and evaluation techniques that form the foundation of every successful ML system.Inside this volume, you'll explore: Machine Learning fundamentals and terminologyTypes of machine learning: supervised, unsupervised, semi-supervised, and reinforcement learningEnd-to-end ML workflowData preprocessing and feature engineeringData cleaning and handling missing valuesFeature scaling, normalization, and encodingTraining, validation, and testing strategiesRegression algorithms and practical applicationsClassification algorithms and decision boundariesk-Nearest Neighbors (KNN)Naive BayesDecision TreesRandom Forest fundamentalsLinear and Logistic RegressionBias-Variance tradeoffOverfitting and underfittingCross-validation techniquesHyperparameter tuning fundamentalsPerformance metrics for regressionPerformance metrics for classificationPrecision, Recall, F1-Score, ROC, and AUCConfusion Matrix interpretationModel selection strategiesExplainability basicsReproducible ML workflowsCommon beginner mistakes and practical best practicesDesigned as both a learning resource and a long-term technical reference, this book presents complex topics through clear explanations, practical examples, comparison tables, diagrams, and concise summaries that make difficult concepts easier to understand.Whether you're preparing for interviews, building your first machine learning project, transitioning into AI engineering, or strengthening your technical foundation before moving into deep learning, this volume provides the knowledge needed to progress with confidence.Machine Learning Volume 1 is the first book in the AI/ML Reference Series, a comprehensive collection covering modern machine learning, deep learning, production AI, MLOps, Agentic AI, Generative AI, and real-world intelligent systems.Build the right foundation. Master the core principles. Create machine learning 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 9798187809837
- Titolo
- Machine Learning Vol 1 (Paperback)
- Autore
- Rashmi Patel
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798187809837
- Serie
- Libro 2 di 22: AI and ML Reference handbooks
Artificial Intelligence begins with Machine Learning. Before building deep learning models or deploying production AI systems, every practitioner needs a solid understanding of the principles that make machines learn from data.
Machine Learning Volume 1: Foundations, Supervised Learning, and Model Evaluation provides a structured, practical reference for developers, data scientists, AI engineers, students, and technical professionals seeking a clear understanding of modern machine learning.
Rather than overwhelming readers with unnecessary theory, this volume focuses on the concepts, algorithms, mathematics, workflows, and evaluation techniques that form the foundation of every successful ML system.
Inside this volume, you'll explore:
- Machine Learning fundamentals and terminology
- Types of machine learning: supervised, unsupervised, semi-supervised, and reinforcement learning
- End-to-end ML workflow
- Data preprocessing and feature engineering
- Data cleaning and handling missing values
- Feature scaling, normalization, and encoding
- Training, validation, and testing strategies
- Regression algorithms and practical applications
- Classification algorithms and decision boundaries
- k-Nearest Neighbors (KNN)
- Naive Bayes
- Decision Trees
- Random Forest fundamentals
- Linear and Logistic Regression
- Bias–Variance tradeoff
- Overfitting and underfitting
- Cross-validation techniques
- Hyperparameter tuning fundamentals
- Performance metrics for regression
- Performance metrics for classification
- Precision, Recall, F1-Score, ROC, and AUC
- Confusion Matrix interpretation
- Model selection strategies
- Explainability basics
- Reproducible ML workflows
- Common beginner mistakes and practical best practices
Designed as both a learning resource and a long-term technical reference, this book presents complex topics through clear explanations, practical examples, comparison tables, diagrams, and concise summaries that make difficult concepts easier to understand.
Whether you're preparing for interviews, building your first machine learning project, transitioning into AI engineering, or strengthening your technical foundation before moving into deep learning, this volume provides the knowledge needed to progress with confidence.
Machine Learning Volume 1 is the first book in the AI/ML Reference Series, a comprehensive collection covering modern machine learning, deep learning, production AI, MLOps, Agentic AI, Generative AI, and real-world intelligent systems.
Build the right foundation. Master the core principles. Create machine learning systems with confidence.
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