Applied Machine Learning (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Rheinwerk Publishing Inc., 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. Put machine learning theory into practice with this hands-on guide! Learn about the real-world application of machine learning models by following three use cases, each with its own dataset. Get started with tools like GitHub and Anaconda, and then follow detailed instructions to prepare your data, select your model, evaluate its results, and measure its impact over time. With sample code for download, this book has everything you need to implement machine learning models for your business! In this book, you'll learn about: a. Data PreparationThe first step is to understand your data. Learn about the different data sources, and then explore your data through visualization, descriptive statistics, and correlation analysis. Clean up your data by identifying errors, writing dummy code, and more.b. Model Selection Choose the machine learning model that suits your needs! Follow a model decision framework and master key algorithms: regression, decision trees, random forest, gradient boosting, clustering, and ensembling.c. Evaluation and IterationAssess and improve the quality of your model! Apply a variety of validation metrics to your model and enhance interpretability to avoid black box code. Then iterate through feature engineering and adding or removing data. d. Implementation and MonitoringYour model is ready to go--now see it in action! Learn how to implement the model to make predictions, monitor its performance, and measure its impact for your business. Highlights include: 1) Real-world use cases2) Data exploration3) Data cleaning4) Model decision framework5) Regression algorithms6) Decision trees7) Clustering8) Validation metrics9) Model iteration 10) Interpretability11) Implementation12) Monitoring Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
N° de ref. del artículo 9781493227587
- Título
- Applied Machine Learning (Paperback)
- Autor
- Jason Hodson
- Editorial
- Rheinwerk Publishing Inc.
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1493227580
- ISBN 13
- 9781493227587
Put machine learning theory into practice with this hands-on guide! Learn about the real-world application of machine learning models by following three use cases, each with its own dataset. Get started with tools like GitHub and Anaconda, and then follow detailed instructions to prepare your data, select your model, evaluate its results, and measure its impact over time. With sample code for download, this book has everything you need to implement machine learning models for your business!
In this book, you’ll learn about:
a. Data Preparation
The first step is to understand your data. Learn about the different data sources, and then explore your data through visualization, descriptive statistics, and correlation analysis. Clean up your data by identifying errors, writing dummy code, and more.
b. Model Selection
Choose the machine learning model that suits your needs! Follow a model decision framework and master key algorithms: regression, decision trees, random forest, gradient boosting, clustering, and ensembling.
c. Evaluation and Iteration
Assess and improve the quality of your model! Apply a variety of validation metrics to your model and enhance interpretability to avoid black box code. Then iterate through feature engineering and adding or removing data.
d. Implementation and Monitoring
Your model is ready to go—now see it in action! Learn how to implement the model to make predictions, monitor its performance, and measure its impact for your business.
Highlights include:
1) Real-world use cases
2) Data exploration
3) Data cleaning
4) Model decision framework
5) Regression algorithms
6) Decision trees
7) Clustering
8) Validation metrics
9) Model iteration
10) Interpretability
11) Implementation
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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