×
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 :: »

Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists Andreas C. MĂźller, Sarah Guido - okladka książki

Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists Andreas C. MĂźller, Sarah Guido - okladka książki

Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists Andreas C. MĂźller, Sarah Guido - audiobook MP3

Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists Andreas C. MĂźller, Sarah Guido - audiobook CD

Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
400
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Ebook (152,15 zł najniższa cena z 30 dni)

189,00 zł (-15%)
160,65 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(152,15 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

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 learning
  • Advantages and shortcomings of widely used machine learning algorithms
  • How to represent data processed by machine learning, including which data aspects to focus on
  • Advanced methods for model evaluation and parameter tuning
  • The concept of pipelines for chaining models and encapsulating your workflow
  • Methods for working with text data, including text-specific processing techniques
  • Suggestions for improving your machine learning and data science skills

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Sarah Guido jest analitykiem danych. Pracowała w kilku w start-upach. Jest ceniona za znakomite wystąpienia na prestiżowych konferencjach.

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint