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- EditorialLAP LAMBERT Academic Publishing
- Año de publicación2024
- ISBN 10 6207805690
- ISBN 13 9786207805693
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas76
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Machine Learning Model Concepts: A Comprehensive Guide
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207805690
ISBN 13: 9786207805693
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Tapa blanda
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Machine Learning Model Concepts
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Machine Learning Model Concepts: A Comprehensive Guide
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2024, 2024
ISBN 10: 6207805690
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Machine Learning Model Concepts
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Machine Learning Model Concepts: A Comprehensive Guide
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207805690
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Tapa blanda
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Machine Learning Model Concepts: A Comprehensive Guide
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6207805690
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book offers an in-depth exploration of the principles, techniques, and applications of machine learning. Starting with foundational concepts such as data preprocessing and model evaluation, the book covers both supervised learning models like regression and classification, and advanced topics like ensemble learning, neural networks, and deep learning. Practical considerations, including handling imbalanced data, feature engineering, and preventing data leakage, are thoroughly discussed to help build robust models. Designed for students, professionals, and enthusiasts alike, this guide provides valuable insights and practical knowledge to navigate and excel in the field of machine learning. Nº de ref. del artículo: 9786207805693
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Machine Learning Model Concepts (Paperback)
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LAP Lambert Academic Publishing, 2024
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Paperback
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Machine Learning Model Concepts (Paperback)
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LAP Lambert Academic Publishing, 2024
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Paperback
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book offers an in-depth exploration of the principles, techniques, and applications of machine learning. Starting with foundational concepts such as data preprocessing and model evaluation, the book covers both supervised learning models like regression and classification, and advanced topics like ensemble learning, neural networks, and deep learning. Practical considerations, including handling imbalanced data, feature engineering, and preventing data leakage, are thoroughly discussed to help build robust models. Designed for students, professionals, and enthusiasts alike, this guide provides valuable insights and practical knowledge to navigate and excel in the field of machine learning. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9786207805693
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