Mastering Machine Learning Through Questions and Answers : Essential concepts, theory, models, and practical examples (English Edition)
Lingua: inglese
Editore: BPB Publications, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Codice articolo 9789378544545
- Titolo
- Mastering Machine Learning Through Questions and Answers : Essential concepts, theory, models, and practical examples (English Edition)
- Autore
- Rohan Banerjee
- Editore
- BPB Publications
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9378544541
- ISBN 13
- 9789378544545
- Peso dell'articolo
- 613 grammi
- Dimensioni
- 235x191x19 mm
Machine learning has become a cornerstone of modern technology, driving innovations across industries such as healthcare, finance, energy, and automation. As organizations increasingly rely on Data-driven decision-making, a strong understanding of machine learning fundamentals is essential for both students and professionals to remain relevant and effective in their roles.
This book provides a structured and intuitive learning experience through a Q&A format. It begins with foundational machine learning concepts, followed by detailed coverage of supervised and unsupervised learning techniques. The book explores key algorithms such as logistic regression, support vector machines (SVM), decision trees, and ensemble methods. It then progresses to advanced topics, including neural networks, dimensionality reduction, and modern trends like large language models (LLMs). Dedicated chapters on practical implementation using Python libraries, real-world applications, and interview-focused questions ensure a well-rounded understanding of both theory and practice.
By the end of this book, readers will have developed strong conceptual clarity and practical insight into machine learning techniques. They will be equipped to apply these concepts in real-world scenarios, approach problems with confidence, and perform effectively in academic, research, or industry roles.
What you will learn
● Learn supervised and unsupervised learning techniques with clarity.
● Apply dimensionality reduction techniques for efficient data analysis.
● Gain insights into neural networks and deep learning fundamentals.
● Work with Python libraries for practical machine learning implementation.
● Prepare effectively for interviews with structured Q&A practice.
Who this book is for
This book is primarily intended for undergraduate students pursuing B.Tech, MCA, and related programs in computer science, artificial intelligence, and data science, as well as postgraduate students aiming to build strong fundamentals. It is also suitable for aspiring data scientists, machine learning engineers, and software professionals seeking conceptual clarity and practical understanding.
Table of Contents
1. Basics of Machine Learning
2. Foundation of Supervised Machine Learning
3. Advanced Supervised Machine Learning
4. Ensemble Learning Techniques
5. Foundations of Unsupervised Learning
6. Unsupervised Machine Learning Algorithms
7. Dimensionality Reduction
8. Neural Networks
9. Sequential Models
10. Working with Python ML Libraries
11. Recent Trends in Machine Learning
12. Interview Questions and Concept Checks
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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Dovrai rispedire i beni o consegnarli a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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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