Unsupervised learning algorithms (129 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: CreateSpace Independent Publishing Platform (edition ), 2017
Serie: Advanced Data Analytics, Libro 1 di 3. Libro 1 di 3 - Advanced Data Analytics
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Lingua: Inglese
Editore: CreateSpace Independent Publishi, 2017
Serie: Advanced Data Analytics, Libro 1 di 3. Libro 1 di 3 - Advanced Data Analytics
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Lingua: Inglese
Editore: Createspace Independent Publishing Platform, 2017
Serie: Advanced Data Analytics, Libro 1 di 3. Libro 1 di 3 - Advanced Data Analytics
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The Unsupervised Learning Workshop : Get Started with Unsupervised Learning Algorithms and Simplify Your Unorganized Data to Help Make Future Predictions
Kruger, Christopher, Johnston, Benjamin, Jones, Aaron, Brooker, Richard, Patil, Ashish Pratik
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Da: Better World Books, Mishawaka, IN, U.S.A.Better World Books
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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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Da: Vedams eBooks (P) Ltd, New Delhi, IndiaVedams eBooks (P) Ltd
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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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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.World of Books (was SecondSale)
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