Python Real World Machine Learning
Joshi, Prateek
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Codice articolo L0-9781787123212
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Key Features
Book Description
Machine learning is increasingly spreading in the modern data-driven world. It is used extensively across many fields such as search engines, robotics, self-driving cars, and more. Machine learning is transforming the way we understand and interact with the world around us.
In the first module, Python Machine Learning Cookbook, you will learn how to perform various machine learning tasks using a wide variety of machine learning algorithms to solve real-world problems and use Python to implement these algorithms.
The second module, Advanced Machine Learning with Python, is designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques and you’ll acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.
The third module in this learning path, Large Scale Machine Learning with Python, dives into scalable machine learning and the three forms of scalability. It covers the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.
This Learning Path will teach you Python machine learning for the real world. The machine learning techniques covered in this Learning Path are at the forefront of commercial practice.
This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:
What you will learn
Who this book is for
This Learning Path is for Python programmers who are looking to use machine learning algorithms to create real-world applications. It is ideal for Python professionals who want to work with large and complex datasets and Python developers and analysts or data scientists who are looking to add to their existing skills by accessing some of the most powerful recent trends in data science. Experience with Python, Jupyter Notebooks, and command-line execution together with a good level of mathematical knowledge to understand the concepts is expected. Machine learning basic knowledge is also expected.
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