MASTERING MACHINE LEARNING WITH PYTHON IN SIX STEPS: A By Manohar Swamynathan

Books of Wisdom
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Artikelmerkmale

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Sehr gut: Buch, das nicht neu aussieht und gelesen wurde, sich aber in einem hervorragenden Zustand ...
Book Title
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical
Item Height
9.25 inches
ISBN-10
1484228650
ISBN
9781484228654
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Apress L. P.
ISBN-10
1484228650
ISBN-13
9781484228654
eBay Product ID (ePID)
237613665

Product Key Features

Number of Pages
Xxi, 358 Pages
Language
English
Publication Name
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps : A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, Programming / Open Source, Databases / General, Programming Languages / Python
Publication Year
2017
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Author
Manohar Swamynathan
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Weight
204.4 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

LCCN
2017-943522
Reviews
"This book is densely packed with information about Python programming features and approaches to machine learning ... . if you are the kind of person who refers to documentation or written explanations only as a last resort, and prefers to work through code samples in order to understand something, then this is the perfect book for you." (Computing Reviews, October, 2017)
Dewey Edition
23
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
005.13/3
Synopsis
Master machine learning with Python in six steps and explore fundamental to advanced topics, all designed to make you a worthy practitioner. This book's approach is based on the "Six degrees of separation" theory, which states that everyone and everything is a maximum of six steps away. Mastering Machine Learning with Python in Six Steps presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python packages. You'll learn the fundamentals of Python programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as feature dimension reduction, regression, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are also covered. Finally, you'll explore advanced text mining techniques, neural networks and deep learning techniques, and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython notebooks to enable you to try out these examples and extend them to your advantage. What You'll Learn Examine the fundamentals of Python programming language Review machine Learning history and evolution Understand machine learning system development frameworks Implement supervised/unsupervised/reinforcement learning techniques with examples Explore fundamental to advanced text mining techniques Implement various deep learning frameworks Who This Book Is For Python developers or data engineers looking to expand their knowledge or career into machine learning area. Non-Python (R, SAS, SPSS, Matlab or any other language) machine learning practitioners looking to expand their implementation skills in Python. Novice machine learning practitioners looking to learn advanced topics, such as hyperparameter tuning, various ensemble techniques, natural language processing (NLP), deep learning, and basics of reinforcement learning.
LC Classification Number
QA75.5-76.95

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