Machine Learning - Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms With Real Examples
Langue : anglais
Edité par BPB Publications, 2021
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Machine Learning - Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms With Real Examples
- Auteur
- Doshi, Ruchi; Hiran, Kamal Kant; Jain, Ritesh Kumar; Lakhwani, Kamlesh
- Éditeur
- BPB Publications
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9391392350
- ISBN à 13 chiffres
- 9789391392352
Concepts of Machine Learning with Practical Approaches.
Key Features
● Includes real-scenario examples to explain the working of Machine Learning algorithms.
● Includes graphical and statistical representation to simplify modeling Machine Learning and Neural Networks.
● Full of Python codes, numerous exercises, and model question papers for data science students.
Description
The book offers the readers the fundamental concepts of Machine Learning techniques in a user-friendly language. The book aims to give in-depth knowledge of the different Machine Learning (ML) algorithms and the practical implementation of the various ML approaches.
This book covers different Supervised Machine Learning algorithms such as Linear Regression Model, Naïve Bayes classifier Decision Tree, K-nearest neighbor, Logistic Regression, Support Vector Machine, Random forest algorithms, Unsupervised Machine Learning algorithms such as k-means clustering, Hierarchical Clustering, Probabilistic clustering, Association rule mining, Apriori Algorithm, f-p growth algorithm, Gaussian mixture model and Reinforcement Learning algorithm such as Markov Decision Process (MDP), Bellman equations, policy evaluation using Monte Carlo, Policy iteration and Value iteration, Q-Learning, State-Action-Reward-State-Action (SARSA). It also includes various feature extraction and feature selection techniques, the Recommender System, and a brief overview of Deep Learning.
What you will learn
● Perform feature extraction and feature selection techniques.
● Learn to select the best Machine Learning algorithm for a given problem.
● Get a stronghold in using popular Python libraries like Scikit-learn, pandas, and matplotlib.
● Practice how to implement different types of Machine Learning techniques.
Who this book is for
This book is designed for data science and analytics students, academicians, and researchers who want to explore the concepts of machine learning and practice the understanding of real cases. Knowing basic statistical and programming concepts would be good, although not mandatory.
Table of Contents
1. Introduction
2. Supervised Learning Algorithms
3. Unsupervised Learning
4. Introduction to the Statistical Learning Theory
5. Semi-Supervised Learning and Reinforcement Learning
6. Recommended Systems
About the Authors
Dr Ruchi Doshi has more than 14 years of academic, research, and software development experience in Asia and Africa. Currently, she is working as a research supervisor at the Azteca University, Mexico, and as an adjunct faculty at the Jyoti Vidyapeeth Women’s University, Jaipur, Rajasthan, India.
Kamal Kant Hiran works as an Assistant Professor, School of Engineering at the Sir Padampat Singhania University (SPSU), Udaipur, Rajasthan, India as well as a Research Fellow at the Aalborg University, Copenhagen, Denmark. He is a Gold Medalist in M.Tech. (Hons.). He has more than 16 years of experience as an academic and researcher in Asia, Africa, and Europe.
Ritesh Kumar Jain works as an Assistant Professor, at the Geetanjali Institute of Technical Studies, (GITS), Udaipur, Rajasthan, India. He has more than 15 years of teaching and research experience.
Dr. Kamlesh Lakhwani works as an Associate Professor, in Computer Science & Engineering at JECRC University Jaipur, Rajasthan, India. He has an excellent academic background and a rich experience of 15 years as an academician and researcher in Asia.
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À propos de l’auteur
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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.
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).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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