×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okladka książki

Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okladka książki

Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - audiobook MP3

Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - audiobook CD

Autor:
David Natingga
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
214
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »
Machine learning applications are highly automated and self-modifying, and continue to improve over time with minimal human intervention, as they learn from the trained data. To address the complex nature of various real-world data problems, specialized machine learning algorithms have been developed. Through algorithmic and statistical analysis, these models can be leveraged to gain new knowledge from existing data as well.
Data Science Algorithms in a Week addresses all problems related to accurate and efficient data classification and prediction. Over the course of seven days, you will be introduced to seven algorithms, along with exercises that will help you understand different aspects of machine learning. You will see how to pre-cluster your data to optimize and classify it for large datasets. This book also guides you in predicting data based on existing trends in your dataset. This book covers algorithms such as k-nearest neighbors, Naive Bayes, decision trees, random forest, k-means, regression, and time-series analysis.
By the end of this book, you will understand how to choose machine learning algorithms for clustering, classification, and regression and know which is best suited for your problem

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Dávid Natingga jest naukowcem specjalizującym się w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zajmuje się teorią obliczeń i wykorzystaniem matematyki w algorytmach SI. Wcześniej optymalizował algorytmy na potrzeby uczenia maszynowego oraz big data. Jest autorem ciekawego algorytmu sugerowania produktów na podstawie preferencji klientów i cech gatunków kawy. W 2016 roku spędził osiem miesięcy jako research visitor w Japońskim Instytucie Naukowo-Technologicznym w Kanazawie.

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
107,10 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.