Machine Learning with Python Cookbook (Paperback)
Langue : anglais
Edité par O'Reilly Media, Sebastopol, 2023
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralieAussieBookSeller
Vendeur AbeBooks depuis 22 juin 2007
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Paperback. This practical guide provides more than 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your work. If you're comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you'll be able to address specific problems, from loading data to training models and leveraging neural networks. Each recipe in this updated edition includes code that you can copy, paste, and run with a toy dataset to ensure that it works. From there, you can adapt these recipes according to your use case or application. Recipes include a discussion that explains the solution and provides meaningful context. Go beyond theory and concepts by learning the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications. You'll find recipes for: Vectors, matrices, and arraysWorking with data from CSV, JSON, SQL, databases, cloud storage, and other sourcesHandling numerical and categorical data, text, images, and dates and timesDimensionality reduction using feature extraction or feature selectionModel evaluation and selectionLinear and logical regression, trees and forests, and k-nearest neighborsSupporting vector machines (SVM), naaeve Bayes, clustering, and tree-based modelsSaving, loading, and serving trained models from multiple frameworks About the Author Kyle Gallatin is a software engineer for machine learning infrastructure with years of experience as a data analyst, data scientist and machine learning engineer. He is also a professional data science mentor, volunteer computer science teacher and frequently publishes articles at the intersection of software engineering and machine learning. Currently, Kyle is a software engineer on the machine learning platform team at Etsy. Chris Albon is the Director of Machine Learning at the Wikimedia Foundation, the non-profit that hosts Wikipedia. This practical guide provides more than 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your work. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781098135720
- Titre
- Machine Learning with Python Cookbook (Paperback)
- Auteur
- Kyle Gallatin
- Éditeur
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1098135725
- ISBN à 13 chiffres
- 9781098135720
- Édition
- 2ème Édition
This practical guide provides more than 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your work. If you're comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you'll be able to address specific problems, from loading data to training models and leveraging neural networks.
Each recipe in this updated edition includes code that you can copy, paste, and run with a toy dataset to ensure that it works. From there, you can adapt these recipes according to your use case or application. Recipes include a discussion that explains the solution and provides meaningful context.
Go beyond theory and concepts by learning the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications. You'll find recipes for:
- Vectors, matrices, and arrays
- Working with data from CSV, JSON, SQL, databases, cloud storage, and other sources
- Handling numerical and categorical data, text, images, and dates and times
- Dimensionality reduction using feature extraction or feature selection
- Model evaluation and selection
- Linear and logical regression, trees and forests, and k-nearest neighbors
- Supporting vector machines (SVM), naäve Bayes, clustering, and tree-based models
- Saving, loading, and serving trained models from multiple frameworks
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Chris Albon is the Director of Machine Learning at the Wikimedia Foundation, the non-profit that hosts Wikipedia.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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.
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.
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