Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup

(ebook) (audiobook) (audiobook)

W przygotowaniu

Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup - okladka książki

Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup - audiobook MP3

Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup - audiobook CD

Autor:: John Sukup
Wydawnictwo:: Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
Ocena:

Ebook

129,00 zł

Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

Przenieś na półkę

Scikit-Learn is a powerful, open-source ML library for Python that provides simple and efficient tools for model development and deployment. Data scientists, ML engineers, and software developers learn Scikit-Learn because it offers a versatile, user-friendly framework for implementing a wide range of ML algorithms, enabling efficient development and deployment of predictive models in real-world applications.

Scikit-learn Cookbook (3rd Edition) takes the reader on a journey from understanding the fundamentals of ML and data preprocessing, through implementing advanced algorithms and techniques, to deploying and optimizing ML models in production. Along the way, readers will explore practical, step-by-step recipes that cover everything from feature engineering and model selection to hyperparameter tuning and model evaluation, all using Scikit-Learn.

By the end of this book, readers will have the knowledge and skills to confidently build, evaluate, and deploy sophisticated ML models using Scikit-Learn, enabling them to tackle a wide range of data-driven challenges.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

John Sukup is a seventeen-year data professional. His experience working with data spans from consumer market research to data science to ML and AI. He has over a decade of experience as an AI/ML cloud engineer and consultant at multiple international organizations including Levi Strauss, Cisco, Anaconda, and Ipsos. He has acted as the lead professional trainer for Fortune 100 organizations and has been featured in Forbes, Oracle, and Data Science Central. He currently acts as Managing Director and Founder at Expected X, an AI Solution Design and Consultancy as well as cohost of the Unriveted Podcast with his colleague Martin Miller.

Ebooka "Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition" przeczytasz na:

czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
systemach Windows, MacOS i innych

systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Oceny i opinie klientów: Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup

(0)

Szczegóły książki

Tytuł oryginału:: Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition
ISBN Ebooka:: 978-18-366-4444-6, 9781836644446
Data wydania ebooka :: 2025-12-19 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
Język publikacji:: angielski

Zgłoś erratę
Kategorie:
Podręczniki szkolne
Elektronika » Elektronika
Programowanie » Algorytmy - Programowanie
Big Data » Analiza danych

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.

Spis treści książki

1. Common Conventions and API Elements of Scikit-Learn
2. Pre-Model Workflow and Data Preprocessing
3. Dimensionality Reduction Techniques
4. Building Models with Distance Metrics and Nearest Neighbors
5. Linear Models and Regularization
6. Advanced Logistic Regression and Extensions
7. Support Vector Machines and Kernel Methods
8. Tree-Based Algorithms and Ensemble Methods
9. Text Processing and Multiclass Classification
10. Clustering Techniques
11. Novelty and Outlier Detection
12. Cross-Validation and Model Evaluation Techniques
13. Deploying Scikit-Learn Models in Production

pokaż cały spis treści

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Proszę czekać...

Scikit-learn Cookbook. Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn - Third Edition John Sukup