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Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition Chapman & HallCRC Machine Learning & Pattern Recognition 2nd Edition
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Destaques do Produto
Detalhes do produto
| Publisher | Chapman and Hall/CRC |
| Publication date | October 8, 2014 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 458 pages |
| ISBN-10 | 1466583282 |
| ISBN-13 | 978-1466583283 |
| Item Weight | 2 pounds (910 grams) |
| Dimensions | 7 x 1.25 x 10 inches (17.8 x 3.2 x 25.4 cm) |
| Part of series | Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition |
Para quem é indicado?
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Students
Ideal for university students studying machine learning, providing a comprehensive foundation in algorithms and theoretical concepts.
-
Practitioners
Beneficial for data scientists and machine learning practitioners seeking to deepen their algorithmic knowledge and application.
-
Researchers
Useful for researchers and academics looking for detailed algorithmic insights and extensive references in the field.
-
Beginners
Not suitable for complete beginners, as it assumes prior knowledge of programming and mathematics in machine learning.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition Chapman & HallCRC Machine Learning & Pattern Recognition 2nd Edition
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Como comprar Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Machine Theory Editorial Review
This book provides an in-depth explanation of important algorithms in the field of machine learning. The author has a great implementation-focused view of the innards of machine learning algorithms. Although some of the more challenging concepts are simplified, the book has a way of making easy concepts difficult. The book covers all the fundamentals and is a great choice for a primary text in machine learning. The author's use of numpy sometimes leads to confusion, but the second edition is an improvement over the first. It would be a great asset for anyone wanting to get into advanced Python addressing.
Comentários e avaliações dos clientes
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Prós
- Intuitive explanations of important algorithms.
- Provides access to great online resources.
- An improvement over the first edition.
- Great choice for a primary text in machine learning.
- Covers all the fundamentals.
Contras
- Some errors and confusing math notations.
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