Hands-On Network Machine Learning with Python (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Paperback. Bridging theory and practice in network data analysis, this guide offers an intuitive approach to understanding and analyzing complex networks. It covers foundational concepts, practical tools, and real-world applications using Python frameworks including NumPy, SciPy, scikit-learn, graspologic, and NetworkX. Readers will learn to apply network machine learning techniques to real-world problems, transform complex network structures into meaningful representations, leverage Python libraries for efficient network analysis, and interpret network data and results. The book explores methods for extracting valuable insights across various domains such as social networks, ecological systems, and brain connectivity. Hands-on tutorials and concrete examples develop intuition through visualization and mathematical reasoning. The book will equip data scientists, students, and researchers in applications using network data with the skills to confidently tackle network machine learning projects, providing a robust toolkit for data science applications involving network-structured data. Perfect for data scientists, students, and applied researchers, this book offers practical Python tutorials and simulations mirroring real-world case studies for mastering network machine learning. Essential for uncovering insights in social networks, ecological systems, brain connectivity, and many other domains. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781009405393
- Título
- Hands-On Network Machine Learning with Python (Paperback)
- Autor
- Eric W. Bridgeford
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 100940539X
- ISBN 13
- 9781009405393
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Acerca del autor
Alexander R. Loftus is a doctoral student in David Bau's group in the Department of Computer Science at Northeastern University, studying interpretability in deep neural networks. He has worked on implementing network algorithms in Python. He won first place in a $100,000 Kaggle competition and has published work in top AI/ML conferences.
Joshua T. Vogelstein is Associate Professor of Biomedical Engineering at Johns Hopkins University. His research intersects natural and artificial intelligence, applying machine learning to biomedical challenges. He has published extensively in top scientific and AI venues, received numerous grants, and co-founded successful startups in quantitative finance and software development.
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