Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications
Langue : anglais
Edité par Apress Nov 2019, 2019
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Aspiring data science professionals can learn the Scikit-Learn library along with the fundamentals of machine learning with this book. The book combines the Anaconda Python distribution with the popular Scikit-Learn library to demonstrate a wide range of supervised and unsupervised machine learning algorithms. Care is taken to walk you through the principles of machine learning through clear examples written in Python that you can try out and experiment with at home on your own machine. All applied math and programming skills required to master the content are covered in this book. In-depth knowledge of object-oriented programming is not required as working and complete examples are provided and explained. Coding examples are in-depth and complex when necessary. They are also concise, accurate, and complete, and complement the machine learning concepts introduced. Working the examples helps to build the skills necessary to understand and apply complex machine learning algorithms. Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications is an excellent starting point for those pursuing a career in machine learning. Students of this book will learn the fundamentals that are a prerequisite to competency. Readers will be exposed to the Anaconda distribution of Python that is designed specifically for data science professionals, and will build skills in the popular Scikit-Learn library that underlies many machine learning applications in the world of Python. What You'll Learn Work with simple and complex datasets common to Scikit-LearnManipulate data into vectors and matrices for algorithmic processingBecome familiar with the Anaconda distribution used in data scienceApply machine learning with Classifiers, Regressors, and Dimensionality ReductionTune algorithms and find the best algorithms for each datasetLoad data from and save to CSV, JSON, Numpy, and Pandas formats Who This Book Is For The aspiring data scientist yearning to break into machine learning through mastering the underlying fundamentals that are sometimes skipped over in the rush to be productive. Some knowledge of object-oriented programming and very basic applied linear algebra will make learning easier, although anyone can benefit from this book. 256 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781484253724
- Titre
- Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications
- Auteur
- David Paper
- Éditeur
- Apress Nov 2019
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484253728
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484253724
- Poids de l'article
- 489 grammes
- Dimensions
- 254x178x15 mm
All applied math and programming skills required to master the content are covered in this book. In-depth knowledge of object-oriented programming is not required as working and complete examples are provided and explained. Coding examples are in-depth and complex when necessary. They are also concise, accurate, and complete, and complement the machine learning concepts introduced. Working the examples helps to build the skills necessary to understand and apply complexmachine learning algorithms.
Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications is an excellent starting point for those pursuing a career in machine learning. Students of this book will learn the fundamentals that are a prerequisite to competency. Readers will be exposed to the Anaconda distribution of Python that is designed specifically for data science professionals, and will build skills in the popular Scikit-Learn library that underlies many machine learning applications in the world of Python.
What You'll Learn
- Work with simple and complex datasets common to Scikit-Learn
- Manipulate data into vectors and matrices for algorithmic processing
- Become familiar with the Anaconda distribution used in data science
- Apply machine learning with Classifiers, Regressors, and Dimensionality Reduction
- Tune algorithms and find the best algorithms for each dataset
- Load data from and save to CSV, JSON, Numpy, and Pandas formats
Who This Book Is For
The aspiring data scientist yearning to break into machine learning through mastering the underlying fundamentals that are sometimes skipped over in the rush to be productive. Some knowledge of object-oriented programming and very basic applied linear algebra will make learning easier, although anyone can benefit from this book.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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