Ritesh kumar (447 risultati)
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Paperback. Condizione: Brand New. 27 pages. 9.00x6.00x0.07 inches. In Stock. Kumar, Shubhendra (illustratore).
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Soft cover. Condizione: New. ISBN:9788119626694,32pp. Ritesh Kumar Behera (illustratore).
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SCRIBE & SCROLL PUBLISHING Research Integration: Multidisciplinary Insights And Methodologies
Dr. Sandeep Rajendra Sahu; Dr. Ritesh Pravinbhai Mahurkar; Dr. Kamal Kishor Pandey; Dr. Seema; Dr. Sharon Jude Samuel; Dr. T.M. Sathees Kannan; Fasi Ur Rehman; Dr. Himanshu Dargan; Dr. Avijit Kumar Dey
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Machine Learning: Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples
Kamalkant Hiran, Ruchi Doshi, Ritesh Kumar Jain and Kamlesh Lakhwani
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Soft cover. Condizione: New. Concepts of Machine Learning with Practical Approaches. KEY FEATURES Includes real-scenario examples to explain the working of Machine Learning algorithms. Includes graphical and statistical representation to simplify modeling Machine Learning and Neural Networks. Full of Python codes, numerous exerc…ises, and model question papers for data science students. DESCRIPTION The book offers the readers the fundamental concepts of Machine Learning techniques in a user-friendly language. The book aims to give in-depth knowledge of the different Machine Learning (ML) algorithms and the practical implementation of the various ML approaches. This book covers different Supervised Machine Learning algorithms such as Linear Regression Model, Naïve Bayes classifier Decision Tree, K-nearest neighbor, Logistic Regression, Support Vector Machine, Random forest algorithms, Unsupervised Machine Learning algorithms such as k-means clustering, Hierarchical Clustering, Probabilistic clustering, Association rule mining, Apriori Algorithm, f-p growth algorithm, Gaussian mixture model and Reinforcement Learning algorithm such as Markov Decision Process (MDP), Bellman equations, policy evaluation using Monte Carlo, Policy iteration and Value iteration, Q-Learning, State-Action-Reward-State-Action (SARSA). It also includes various feature extraction and feature selection techniques, the Recommender System, and a brief overview of Deep Learning. By the end of this book, the reader can understand Machine Learning concepts and easily implement various ML algorithms to real-world problems.
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