Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow - Step-by-Step Tutorial for Beginners

Name: Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow - Step-by-Step Tutorial for Beginners
Rating: 3.29 (14 reviews)
Author: Samuel Burns
ISBN: 9781793175854

Samuel Burns

14 évaluations par Goodreads

Langue : anglais

Edité par END OF LINE CLEARANCE BOOK, 2019

1793175853 / 9781793175854

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Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen. Want to learn Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-Learn, and TensorFlow but don't know where to start? This book is perfect for you--no need for boring, expensive textbooks. The author covers everything from the basics in simple language, providing numerous examples and program outputs through screenshots. The content is organized chronologically and step-by-step. The book aims to help you grasp the fundamentals of machine learning and deep learning, understand various algorithm categories, and implement them programmatically in Python. You'll also learn to use Scikit-Learn and TensorFlow libraries, as well as analyze data to uncover patterns and relationships. Target readers include complete beginners, those looking to enhance their Python programming skills for machine learning, data science professionals, educators seeking effective teaching methods, and students focused on neural networks and deep learning. To get started, you need to have Python 3.X, along with Numpy, Pandas, and Matplotlib installed. The author guides you through installing other necessary libraries. Inside, you'll find topics like environment setup, linear regression, k-nearest neighbors, K-means clustering, support vector machines, neural networks, random forests, and recurrent neural networks. This book provides valuable insights into machine learning classifiers, helping you set up a learning pipeline that processes data and ap.…

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Titre: Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow - Step-by-Step Tutorial for Beginners
Auteur: Samuel Burns
Éditeur: END OF LINE CLEARANCE BOOK
Année de publication: 2019
État de l'article: As New
Reliure: Softcover
Langue: anglais
ISBN à 10 chiffres: 1793175853
ISBN à 13 chiffres: 9781793175854

You want to learn Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-Learn, Tenserflow and you don't know how to start? You don't need a big boring and expensive textbook. This book is the best one for everyone. Order your book Now!!
Why this book is the best one for data scientist?
Here are the reasons:The author has explored everything about machine learning and deep learning right from the basics.

A simple language has been used.
Many examples have been given, both theoretically and programmatically.
Screenshots showing program outputs have been added.
The book is written chronologically, in a step-by-step manner

.
Book Objectives:
The Aims and Objectives of the Book:

To help you understand the basics of machine learning and deep learning.
Understand the various categoriesof machine learning algorithms.
To help you understand how different machine learning algorithms work.
You will learn how to implement various machine learning algorithms programmatically in Python.
To help you learn how to use Scikit-Learn and TensorFlow Libraries in Python.
To help you know how to analyze data programmatically to extract patterns, trends, and relationships between variables.

Who this Book is for?
Here are the target readers for this book:

Anybody who is a complete beginner to machine learning in Python.
Anybody who needs to advance their programming skills in Python for machine learning programming and deep learning.
Professionals in data science.
Professors, lecturers or tutors who are looking to find better ways to explain machine learning to their students in the simplest and easiest way.
Students and academicians, especially those focusing on neural networks, machine learning, and deep learning.

What do you need for this Book?
You are required to have installed the following on your computer:

Python 3.X
Numpy
Pandas
Matplotlib

The Author guides you on how to install the rest of the Python libraries that are required for machine learning and deep learning.

What is inside the book:

Getting Started
Environment Setup
Using Scikit-Learn
Linear Regression with Scikit-Learn
k-Nearest Neighbors Algorithm
K-Means Clustering
Support Vector Machines
Neural Networks with Scikit-learn
Random Forest Algorithm
Using TensorFlow
Recurrent Neural Networks with TensorFlow
Linear Classifier

This book will teach you machine learning classifiers using scikit-learn and tenserflow . The book provides a great overview of functions you can use to build a support vector machine, decision tree, perceptron, and k-nearest neighbors. Thanks of this book you will be able to set up a learning pipeline that handles input and output data, pre-processes it, selects meaningful features, and applies a classifier on it. This book offers a lot of insight into machine learning for both beginners, as well as for professionals, who already use some machine learning techniques. Concepts and the background of these concepts are explained clearly in this tutorial.

« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.

Présentation de l'éditeur

A simple language has been used.
Many examples have been given, both theoretically and programmatically.
Screenshots showing program outputs have been added.
The book is written chronologically, in a step-by-step manner

.
Book Objectives:
The Aims and Objectives of the Book:

To help you understand the basics of machine learning and deep learning.
Understand the various categoriesof machine learning algorithms.
To help you understand how different machine learning algorithms work.
You will learn how to implement various machine learning algorithms programmatically in Python.
To help you learn how to use Scikit-Learn and TensorFlow Libraries in Python.
To help you know how to analyze data programmatically to extract patterns, trends, and relationships between variables.

Who this Book is for?
Here are the target readers for this book:

Anybody who is a complete beginner to machine learning in Python.
Anybody who needs to advance their programming skills in Python for machine learning programming and deep learning.
Professionals in data science.
Professors, lecturers or tutors who are looking to find better ways to explain machine learning to their students in the simplest and easiest way.
Students and academicians, especially those focusing on neural networks, machine learning, and deep learning.

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Python 3.X
Numpy
Pandas
Matplotlib

The Author guides you on how to install the rest of the Python libraries that are required for machine learning and deep learning.

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Getting Started
Environment Setup
Using Scikit-Learn
Linear Regression with Scikit-Learn
k-Nearest Neighbors Algorithm
K-Means Clustering
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Using TensorFlow
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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.

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