Machine Learning in Practice with Python : A Beginner-Friendly Approach to Developing, Training, and Assessing Practical Machine Learning Models
Langue : anglais
Edité par Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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Neuware.
N° de réf. du vendeur 9798192593172
- Titre
- Machine Learning in Practice with Python : A Beginner-Friendly Approach to Developing, Training, and Assessing Practical Machine Learning Models
- Auteur
- Thom Haagenrud
- Éditeur
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798192593172
- Poids de l'article
- 249 grammes
- Dimensions
- 229x152x13 mm
Machine learning becomes much easier when you understand the complete process behind a trustworthy result.
Machine Learning in Practice with Python gives beginners a structured path from raw data and a clearly defined problem to an evaluated, interpreted, and reusable predictive solution.
Rather than overwhelming you with advanced mathematics or an endless collection of algorithms, this book focuses on the habits that matter in real projects. You will learn how to inspect information before using it, prepare features correctly, protect evaluation data, establish meaningful baselines, compare different approaches fairly, diagnose weak results, and improve your workflow using evidence instead of guesswork.
Inside, you will learn how to:
- Set up a clean Python environment for reproducible experiments
- Work confidently with NumPy, pandas, Matplotlib, JupyterLab, and scikit learn
- Load, inspect, filter, sort, group, and transform tabular datasets
- Identify missing values, duplicate records, suspicious entries, and potential outliers
- Separate identifiers from useful predictive variables
- Prepare numerical and categorical information correctly
- Create reliable train and test splits
- Recognize and prevent data leakage
- Encode categorical variables and scale numerical features
- Establish simple baselines before adding complexity
- Build and assess regression solutions
- Apply linear and regularized regression methods
- Build binary and multiclass classifiers
- Work with logistic regression and k nearest neighbors
- Understand confusion matrices, accuracy, precision, recall, and F1 score
- Build decision trees, random forests, and gradient boosting solutions
- Compare linear and tree based approaches
- Discover groups using K Means clustering
- Apply principal component analysis for dimensionality reduction
- Use cross validation for more reliable comparisons
- Perform grid search and randomized search efficiently
- Create reproducible preprocessing pipelines
- Engineer more informative features from domain knowledge
- Handle imbalanced classes with class weights and threshold adjustment
- Investigate variable importance and prediction errors
- Explain results without confusing correlation with causation
- Save complete fitted pipelines for later use
- Validate incoming records before prediction
- Record assumptions, limitations, dependencies, and metadata
- Understand basic monitoring and serialization security concerns
The final capstone combines the entire process into one complete project. You will define the objective, inspect and clean the dataset, create the preprocessing pipeline, establish a baseline, compare candidate approaches, use cross validation, tune the strongest candidate, examine errors, interpret results, test against protected data, save the finished pipeline, and create a reusable prediction workflow.
This book is designed for new Python learners, students, analysts, career switchers, developers, and working professionals who want a dependable introduction to applied predictive analytics. Advanced programming experience is not required, and neither calculus nor advanced linear algebra is necessary.
If you have seen tutorials that show you how to call fit() but leave you uncertain about what happens before and after that step, this book provides the missing structure.
Learn how to move from raw information to evidence, build results you can defend, and develop a repeatable workflow you can apply to your own projects.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
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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).
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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).
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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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