Machine Learning in Action
Langue : anglais
Edité par Manning Publications, 2012
Série : Livre 64 sur 182 - In Action
- Livre broché
- Occasion

Vendeur : Evergreen Goodwill, Seattle, WA, Etats-UnisEvergreen Goodwill
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Etat: Occasion - Moyen
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- Titre
- Machine Learning in Action
- Auteur
- Harrington, Peter
- Éditeur
- Manning Publications
- Année de publication
- 2012
- État de l'article
- Acceptable
- Reliure
- paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1617290181
- ISBN à 13 chiffres
- 9781617290183
- Série
- Livre 64 sur 182: In Action
Machine Learning in Action is unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. You'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification.
About the Book
A machine is said to learn when its performance improves with experience. Learning requires algorithms and programs that capture data and ferret out the interestingor useful patterns. Once the specialized domain of analysts and mathematicians, machine learning is becoming a skill needed by many.
Machine Learning in Action is a clearly written tutorial for developers. It avoids academic language and takes you straight to the techniques you'll use in your day-to-day work. Many (Python) examples present the core algorithms of statistical data processing, data analysis, and data visualization in code you can reuse. You'll understand the concepts and how they fit in with tactical tasks like classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification.
Readers need no prior experience with machine learning or statistical processing. Familiarity with Python is helpful.
What's Inside
- A no-nonsense introduction
- Examples showing common ML tasks
- Everyday data analysis
- Implementing classic algorithms like Apriori and Adaboos
Table of Contents
-
PART 1 CLASSIFICATION
- Machine learning basics
- Classifying with k-Nearest Neighbors
- Splitting datasets one feature at a time: decision trees
- Classifying with probability theory: naïve Bayes
- Logistic regression
- Support vector machines
- Improving classification with the AdaBoost meta algorithm PART 2 FORECASTING NUMERIC VALUES WITH REGRESSION
- Predicting numeric values: regression
- Tree-based regression PART 3 UNSUPERVISED LEARNING
- Grouping unlabeled items using k-means clustering
- Association analysis with the Apriori algorithm
- Efficiently finding frequent itemsets with FP-growth PART 4 ADDITIONAL TOOLS
- Using principal component analysis to simplify data
- Simplifying data with the singular value decomposition
- Big data and MapReduce
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Spécialité
Collectible, Rare, Out of PrintProfil professionnel du vendeur
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700 Dearborn PL S
Seattle, WA Etats-Unis 98144
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
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.
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Effets de la rétractation
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Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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