Machine Learning for Decision Sciences with Case Studies in Python
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 64.99
-
31 048 Ft (29 570 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 6 210 Ft off)
- Kedvezményes ár 24 839 Ft (23 656 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
31 048 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó CRC Press
- Megjelenés dátuma 2024. október 4.
- ISBN 9781032193571
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem476 oldal
- Méret 254x178 mm
- Súly 980 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 259 Illustrations, black & white; 4 Halftones, black & white; 255 Line drawings, black & white; 68 Tables, black & white 592
Kategóriák
Rövid leírás:
This book provides a detailed description of machine learning algorithms in Data Analytics, Data Science Lifecycle, Python for Machine Learning, Linear Regression, Logistic Regression and so forth. The focus is on Python programming for machine learning and patterns involved in decision science for handling data including real-world examples.
TöbbHosszú leírás:
This book provides a detailed description of machine learning algorithms in data analytics, data science life cycle, Python for machine learning, linear regression, logistic regression, and so forth. It addresses the concepts of machine learning in a practical sense providing complete code and implementation for real-world examples in electrical, oil and gas, e-commerce, and hi-tech industries. The focus is on Python programming for machine learning and patterns involved in decision science for handling data.
Features:
- Explains the basic concepts of Python and its role in machine learning
- Provides comprehensive coverage of feature engineering including real-time case studies
- Perceives the structural patterns with reference to data science and statistics and analytics
- Includes machine learning-based structured exercises
- Appreciates different algorithmic concepts of machine learning including unsupervised, supervised, and reinforcement learning
This book is aimed at researchers, professionals, and graduate students in data science, machine learning, computer science, and electrical and computer engineering.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Introduction 2. Overview of Python for Machine Learning 3. Data Analytics Life Cycle for Machine Learning 4. Unsupervised Learning 5. Supervised Learning: Regression 6. Supervised Learning: Classification 7. Feature Engineering 8. Reinforcement Learning 9. Case Studies for Decision Sciences Using Python
Több
Handbook of Discrete and Computational Geometry
46 341 Ft
41 708 Ft
