Introduction to Machine Learning with Python : A Guide for Data Scientists
Número do item: 77142400

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  • Machine learning has become an integral part of many commercial applications and research projects, but this field is not exclusive to large companies with extensive research teams. If you use Python, even as a beginner, this book will teach you practical ways to build your own machine learning solutions. With all the data available today, machine learning applications are limited only by your imagination.You'll learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. Authors Andreas Müller and Sarah Guido focus on the practical aspects of using machine learning algorithms, rather than the math behind them. Familiarity with the NumPy and matplotlib libraries will help you get even more from this book.With this book, you'll learn: Fundamental concepts and applications of machine learningAdvantages and shortcomings of widely used machine learning algorithmsHow to represent data processed by machine learning, including which data aspects to focus onAdvanced methods for model evaluation and parameter tuningThe concept of pipelines for chaining models and encapsulating your workflowMethods for working with text data, including text-specific processing techniquesSuggestions for improving your machine learning and data science skills
Book formatPaperback
Fiction/nonfictionNon-Fiction
GenreComputing & Internet
Publication dateOctober, 2016
Pages398
Reading levelProfessional & Vocational
SubgenreLanguages
Series titleNo Series
Edition1
PublisherO'Reilly Media
Original languagesEnglish
LanguageEnglish
Educational levelGeneral
Is collectibleN
EditorFu-Chan Wei
Binding typePerfect Binding
Recording time0 min
Retail packagingSingle Piece
Assembled product dimensions (l x w x h)6.90 x 0.70 x 9.10 in (17.5 x 1.8 x 23.1 cm)
Assembled product weight1.3 lb (590 grams)
Bisac subject headingComputers

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Andreas C Müller All Books Editorial Review

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