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Sinopsis
This book contains a fast-paced introduction to data-related tasks in preparation for training models on datasets. It presents a step-by-step, Python-based code sample that uses the kNN algorithm to manage a model on a dataset. Chapter One begins with an introduction to datasets and issues that can arise, followed by Chapter Two on outliers and anomaly detection. The next chapter explores ways for handling missing data and invalid data, and Chapter Four demonstrates how to train models with classification algorithms. Chapter 5 introduces visualization toolkits, such as Sweetviz, Skimpy, Matplotlib, and Seaborn, along with some simple Python-based code samples that render charts and graphs. An appendix includes some basics on using awk. Companion files with code, datasets, and figures are available for downloading. FEATURES: Covers extensive topics related to cleaning datasets and working with models Includes Python-based code samples and a separate chapter on Matplotlib and Seaborn Features companion files with source code, datasets, and figures from the book
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Acerca del autor
Oswald Campesato specializes in Deep Learning, Python, Data Science, and generative AI. He is the author/co-author of over forty books including Google Gemini for Python, Data Cleaning, and GPT-4 for Developers (all Mercury Learning).
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Managing Datasets and Models
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Mercury Learning and Information, 2023
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Managing Datasets and Models
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Managing Datasets and Models (Paperback or Softback)
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Mercury Learning and Information 3/1/2023, 2023
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Managing Datasets and Models
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book contains a fast-paced introduction to data-related tasks in preparation for training models on datasets. It presents a step-by-step, Python-based code sample that uses the kNN algorithm to manage a model on a dataset. Chapter One begins with an introduction to datasets and issues that can arise, followed by Chapter Two on outliers and anomaly detection. The next chapter explores ways for handling missing data and invalid data, and Chapter Four demonstrates how to train models with classification algorithms. Chapter 5 introduces visualization toolkits, such as Sweetviz, Skimpy, Matplotlib, and Seaborn, along with some simple Python-based code samples that render charts and graphs. An appendix includes some basics on using awk. Companion files with code, datasets, and figures are available for downloading. Features: Covers extensive topics related to cleaning datasets and working with models Includes Python-based code samples and a separate chapter on Matplotlib and Seaborn Features companion files with source code, datasets, and figures from the book 368 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781683929529
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Managing Datasets and Models
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Mercury Learning and Information, 2023
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Mercury Learning and Information, 2023
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