Machine Learning
Idioma: español
Editorial: Orangebooks Publication, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning for Undergraduate Students (Second Edition) is a comprehensive guide designed to make the complex world of machine learning accessible to beginners. This book introduces foundational concepts, starting with the need for machine learning, its relationship with other fields, and its diverse applications. Through a structured exploration of essential topics, readers will gain a clear understanding of data analysis, including univariate, bivariate, and multivariate statistics, as well as techniques like feature engineering and dimensionality reduction.Building on these basics, the book delves into core machine learning methodologies. Topics include similarity-based learning, regression analysis, decision tree algorithms, and Bayesian learning. The chapters also introduce artificial neural networks, explaining their biological inspiration, architecture, and applications. Advanced subjects such as clustering algorithms, proximity measures, and reinforcement learning-covering Q-Learning and SARSA-are presented with clarity, ensuring a thorough understanding of each concept.The enhanced second edition features two appendices. Appendix A covers a description of learning paradigms that covers batch and online learning approaches, along with advanced few-shot and one-shot learning techniques. Learners explore how models adapt to different data scenarios-from processing complete datasets to learning from just one or a few examples-using various learning styles, including metric learning, meta-learning, prototype-based methods, and attention-based approaches across diverse applications in healthcare, robotics, and computer vision. Appendix B dwells on several numerical exercises for the learner to practice.…
N° de ref. del artículo 9789374268520
- Título
- Machine Learning
- Autor
- A. J. K. Prasad
- Editorial
- Orangebooks Publication
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- español
- ISBN 10
- 9374268523
- ISBN 13
- 9789374268520
- Peso del artículo
- 927 gramos
- Dimensiones
- 229x152x28 mm
Machine Learning for Undergraduate Students (Second Edition) is a comprehensive guide designed to make the complex world of machine learning accessible to beginners. This book introduces foundational concepts, starting with the need for machine learning, its relationship with other fields, and its diverse applications. Through a structured exploration of essential topics, readers will gain a clear understanding of data analysis, including univariate, bivariate, and multivariate statistics, as well as techniques like feature engineering and dimensionality reduction.
Building on these basics, the book delves into core machine learning methodologies. Topics include similarity-based learning, regression analysis, decision tree algorithms, and Bayesian learning. The chapters also introduce artificial neural networks, explaining their biological inspiration, architecture, and applications. Advanced subjects such as clustering algorithms, proximity measures, and reinforcement learning-covering Q-Learning and SARSA-are presented with clarity, ensuring a thorough understanding of each concept.
The enhanced second edition features two appendices. Appendix A covers a description of learning paradigms that covers batch and online learning approaches, along with advanced few-shot and one-shot learning techniques. Learners explore how models adapt to different data scenarios-from processing complete datasets to learning from just one or a few examples-using various learning styles, including metric learning, meta-learning, prototype-based methods, and attention-based approaches across diverse applications in healthcare, robotics, and computer vision. Appendix B dwells on several numerical exercises for the learner to practice.
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Fax: 055639995974
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Derecho al desistimiento
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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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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