Machine Learning Pocket Reference
Working with Structured Data in Python
Kiadás sorszáma: 1
Kiadó: O?Reilly
Megjelenés dátuma: 2019. szeptember 10.
Kötetek száma: Print PDF
Normál ár:
Kiadói listaár:
GBP 23.99
GBP 23.99
Az Ön ára:
10 428 (9 932 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 10% (kb. 1 159 Ft)
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Beszerezhetőség:
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
A termék adatai:
ISBN13: | 9781492047544 |
ISBN10: | 1492047546 |
Kötéstípus: | Puhakötés |
Terjedelem: | 200 oldal |
Méret: | 177x62x16 mm |
Súly: | 292 g |
Nyelv: | angol |
284 |
Témakör:
A számítástudomány elmélete, a számítástechnika általában
Adatkezelés a számítógépes rendszerekben
Számítógép architektúrák, logikai tervezés
Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek
Magasszintű programnyelvek
Digitális jel-, hang- és képfeldolgozás
A számítástechnika biztonsági és egészségügyi vonatkozásai
Hosszú leírás:
With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learning project.
Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You&&&8217;ll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics.
This pocket reference includes sections that cover:
- Classification, using the Titanic dataset
- Cleaning data and dealing with missing data
- Exploratory data analysis
- Common preprocessing steps using sample data
- Selecting features useful to the model
- Model selection
- Metrics and classification evaluation
- Regression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and more
- Metrics for regression evaluation
- Clustering
- Dimensionality reduction
- Scikit-learn pipelines