Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2024
- Brossura
- Usato
Da: Studibuch, Stuttgart, GermaniaStudibuch
Venditore AbeBooks dal 24 aprile 2018
Condizione: Usato - Ottimo
EUR 39,42
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
518 Seiten; 9781835085622.2 Gewicht in Gramm: 2.
Codice articolo 1468750
- Titolo
- Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases
- Autore
- Yuxi (Hayden), Liu:
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Sehr gut
- Rilegatura
- paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1835085628
- ISBN 13
- 9781835085622
- Edizione
- quarta edizione
- Peso dell'articolo
- 2 grammi
- Cataloghi dei venditori
- Varia
Author Yuxi (Hayden) Liu teaches machine learning from the fundamentals to building NLP transformers and multimodal models with best practice tips and real-world examples using PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, and pandas.
Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader Free
Key Features
- Discover new and updated content on NLP transformers, PyTorch, and computer vision modeling
- Includes a dedicated chapter on best practices and additional best practice tips throughout the book to improve your ML solutions
- Implement ML models, such as neural networks and linear and logistic regression, from scratch
Book Description
The fourth edition of Python Machine Learning By Example is a comprehensive guide for beginners and experienced machine learning practitioners who want to learn more advanced techniques, such as multimodal modeling. Written by experienced machine learning author and ex-Google machine learning engineer Yuxi (Hayden) Liu, this edition emphasizes best practices, providing invaluable insights for machine learning engineers, data scientists, and analysts.
Explore advanced techniques, including two new chapters on natural language processing transformers with BERT and GPT, and multimodal computer vision models with PyTorch and Hugging Face. You’ll learn key modeling techniques using practical examples, such as predicting stock prices and creating an image search engine.
This hands-on machine learning book navigates through complex challenges, bridging the gap between theoretical understanding and practical application. Elevate your machine learning and deep learning expertise, tackle intricate problems, and unlock the potential of advanced techniques in machine learning with this authoritative guide.
What you will learn
- Follow machine learning best practices throughout data preparation and model development
- Build and improve image classifiers using convolutional neural networks (CNNs) and transfer learning
- Develop and fine-tune neural networks using TensorFlow and PyTorch
- Analyze sequence data and make predictions using recurrent neural networks (RNNs), transformers, and CLIP
- Build classifiers using support vector machines (SVMs) and boost performance with PCA
- Avoid overfitting using regularization, feature selection, and more
Who this book is for
This expanded fourth edition is ideal for data scientists, ML engineers, analysts, and students with Python programming knowledge. The real-world examples, best practices, and code prepare anyone undertaking their first serious ML project.
Table of Contents
- Getting Started with Machine Learning and Python
- Building a Movie Recommendation Engine
- Predicting Online Ad Click-Through with Tree-Based Algorithms
- Predicting Online Ad Click-Through with Logistic Regression
- Predicting Stock Prices with Regression Algorithms
- Predicting Stock Prices with Artificial Neural Networks
- Mining the 20 Newsgroups Dataset with Text Analysis Techniques
- Discovering Underlying Topics in the Newsgroups Dataset with Clustering and Topic Modeling
- Recognizing Faces with Support Vector Machine
- Machine Learning Best Practices
- Categorizing Images of Clothing with Convolutional Neural Networks
- Making Predictions with Sequences Using Recurrent Neural Networks
- Advancing Language Understanding and Generation with Transformer Models
- Building An Image Search Engine Using Multimodal Models
- Making Decisions in Complex Environments with Reinforcement Learning
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Yuxi (Hayden) Liu was a Machine Learning Software Engineer at Google. With a wealth of experience from his tenure as a machine learning scientist, he has applied his expertise across data-driven domains and applied his ML expertise in computational advertising, cybersecurity, and information retrieval. He is the author of a series of influential machine learning books and an education enthusiast. His debut book, also the first edition of Python Machine Learning by Example, ranked the #1 bestseller in Amazon and has been translated into many different languages.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Studibuch
Stuttgart, Germania
Venditore AbeBooks dal 24 aprile 2018
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 10 a 21 giorni lavorativi | Da 10 a 21 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 62,30 | EUR 77,30 |
Metodi di pagamento
- Assegno
Descrizione dello Store
Studibuch ist ein Onlineshop für Studien- und Fachbücher. Bei uns bekommst Du gebrauchte und gut erhaltene Fachliteratur zu fairen Preisen. Bücher mehrmals zu verwenden bedeutet, knappe Ressourcen nachhaltig zu nutzen. Durch deinen Einkauf bei Studibuch entsteht eine Wertekette, die vollständig auf nachhaltiges Wirtschaften ausgerichtet ist und ein Zeichen gegen die Wegwerfmentalität setzt. Wenn Du selbst noch gebrauchte Fachbücher hast, die Du nicht mehr benötigst dann kannst Du sie auf Studibuch.de verkaufen. Mit Deinem Verkauf bei Studibuch schaffst Du Platz im Regal und kannst den Verkaufserlös für ein neues Fachbuch nutzen. Der Verkauf funktioniert ganz einfach. Du gibst die ISBN oder den Buchtitel auf unserer Seite ein oder scannst mit der kostenlosen Studibuch App den Barcode des Buches. Jetzt fehlt nur noch eine Angabe zum Zustand und dann wird Dir direkt der Verkaufspreis genannt. Nachdem Du alle Bücher eingegeben hast, kannst Du über einen Link Deinen Paketschein ausdrucken und die Bücher an uns versenden. Nach Eintreffen der Bücher erhältst Du garantiert innerhalb von drei Werktagen Dein Geld.…
Specializzazione
FachbücherInformazioni sull’azienda del venditore
Studibuch GmbH
Neue Weinsteige 69
Stuttgart, Germania 70180
Condizioni di vendita
Studibuch GmbH
Neue Weinsteige 69
70180 Stuttgart
E-Mail-Adresse: orders@studibuch.de
Geschäftsführer: Lutz Gaissmaier
Registergericht: Amtsgericht Stuttgart
Handelsregisternummer: HRB 752634
Ust-ID: DE300598670
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
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.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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 Studibuch, Stuttgart, 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.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Spedizione al di fuori della Germania
Per le spedizioni al di fuori della Germania, è inclusa un’assicurazione fino a 50 € (per pacchi fino a 2 kg). Viene inoltre fornito un numero di tracciamento.
Attenzione! Resi per rifiuto di accettazione o mancato ritiro
Le spedizioni che ci vengono restituite a causa del rifiuto di accettazione da parte del cliente o per mancato ritiro presso il corriere nei tempi previsti non sono considerate resi regolari nell’ambito del diritto di recesso. In tali casi, ci riserviamo il diritto di detrarre una tariffa forfettaria per la gestione e la restituzione dall’importo da rimborsare.
Le tariffe si compongono dei seguenti costi:
Per resi dalla Germania: 4,90 €
Per resi dall’estero: 12,90 €
L’importo totale verrà automaticamente detratto dal rimborso.