9781491924136 - thoughtful machine learning with python di kirk, matthew (23 risultati)
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Paperback. Condizione: New. Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext. Featuring graphs and highlighted code examples throughout, the book feat…ures tests with Python's Numpy, Pandas, Scikit-Learn, and SciPy data science libraries. If you're a software engineer or business analyst interested in data science, this book will help you: Reference real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises Apply test-driven development (TDD) to write and run tests before you start coding Explore techniques for improving your machine-learning models with data extraction and feature development Watch out for the risks of machine learning, such as underfitting or overfitting data Work with K-Nearest Neighbors, neural networks, clustering, and other algorithms.
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Condizione: New. Featuring graphs and highlighted code throughout, Thoughtful Machine Learning with Python guides you through the process of writing problem-solving code, and in the process teaches you how to approach problems through scientific deduction and clever algorithms. Num Pages: 250 pages. BIC Classification: UMW; UYQM…. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 233 x 178 x 15. Weight in Grams: 666. . 2017. 1st Edition. Paperback. . . . .
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Paperback or Softback. Condizione: New. Thoughtful Machine Learning with Python: A Test-Driven Approach. Book.
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Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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Condizione: New. Featuring graphs and highlighted code throughout, Thoughtful Machine Learning with Python guides you through the process of writing problem-solving code, and in the process teaches you how to approach problems through scientific deduction and clever algorithms. Num Pages: 250 pages. BIC Classification: UMW; UYQM…. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 233 x 178 x 15. Weight in Grams: 666. . 2017. 1st Edition. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Paperback. Condizione: New. Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext. Featuring graphs and highlighted code examples throughout, the book feat…ures tests with Python's Numpy, Pandas, Scikit-Learn, and SciPy data science libraries. If you're a software engineer or business analyst interested in data science, this book will help you: Reference real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises Apply test-driven development (TDD) to write and run tests before you start coding Explore techniques for improving your machine-learning models with data extraction and feature development Watch out for the risks of machine learning, such as underfitting or overfitting data Work with K-Nearest Neighbors, neural networks, clustering, and other algorithms.
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Condizione: New. Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext.Über den Autor.
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 61,88 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext.Featuring graphs and highlighted code examples throughout, th…e book features tests with Python's Numpy, Pandas, Scikit-Learn, and SciPy data science libraries. If you're a software engineer or business analyst interested in data science, this book will help you:- Reference real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises- Apply test-driven development (TDD) to write and run tests before you start coding- Explore techniques for improving your machine-learning models with data extraction and feature development- Watch out for the risks of machine learning, such as underfitting or overfitting data- Work with K-Nearest Neighbors, neural networks, clustering, and other algorithms.
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