Python probability statistics machine par unpingco josé (57 résultats)
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Edité par Springer International Publishing AG, Cham, 2023
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Paperback. Etat : new. Paperback. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their… relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples. This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their relative strengths and weaknesses. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Vendeur : Rarewaves.com USA, London, LONDO, Royaume-UniRarewaves.com USA
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Paperback. Etat : New. Third Edition 2022. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also underst…and their relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples. This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming.
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 73,30
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EUR 2,28 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing AG, Cham, 2022
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their… relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples. This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their relative strengths and weaknesses. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-UniPBShop.store UK
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HRD. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 17,49 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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EUR 2,28 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 17,49 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. pp. 384.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 80,46
EUR 17,49 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 91,74
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 14,57 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 3rd edition. 526 pages. 9.26x6.10x1.06 inches. In Stock.
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Vendeur : Rarewaves.com USA, London, LONDO, Royaume-UniRarewaves.com USA
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Hardback. Etat : New. Third Edition 2022. Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understa…nd their relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples. This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming.
