nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In 'Machine Learning Algorithms: Handbook,' Aman Kharwal, founder of Statso.io, takes you on an enlightening journey through the fascinating world of machine learning. Whether you are a seasoned data scientist or a curious beginner, this book provides a holistic overview of the essential algorithms that form the backbone of modern machine learning.With clarity and precision, Aman demystifies complex concepts, guiding you step-by-step through the fundamentals of regression, classification, clustering, deep learning, and time series forecasting. Each chapter presents a deep dive into a specific algorithm, equipping you with the knowledge and skills to tackle real-world problems head-on.Key Features:1. Clear Explanations of Machine Learning Algorithms: The book offers clear and concise explanations of machine learning algorithms, ensuring that readers of all levels can grasp the concepts effortlessly.2. Hands-On Approach: Packed with practical examples using Python and code snippets, you'll gain a hands-on understanding of how each algorithm works and learn to implement them in real projects.3. Comprehensive Coverage: From linear regression and support vector machines to decision trees and neural networks, the book covers a wide array of algorithms, giving you a solid foundation to explore diverse problem domains.4. Performance Evaluation Methods: Learn how to evaluate the effectiveness of your models, identify areas for improvement, and optimize their performance using industry-standard evaluation techniques.5. Data Preprocessing Techniques: Discover the critical elements of data preprocessing that lay the groundwork for building robust and accurate machine learning models.6. Time Series Forecasting: Explore advanced algorithms specifically designed for time series data, a critical component of numerous real-world applications.7. Appendix for Easy Reference: Access all parameters of commonly used machine learning algorithms in a handy appendix, facilitating efficient model tuning.Whether you are interested in learning the fundamentals of all Machine Learning algorithms, implementation of Machine Learning algorithms using Python, or preparing for an interview, 'Machine Learning Algorithms: Handbook' will help you in every way.

N� de ref. del art�culo 9789356484832

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Machine Learning Algorithms : Handbook
Editor: Clever Fox Publishing
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 935648483X
ISBN 13: 9789356484832
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 229�mil�metros de ancho por 152 de alto por 16 de largo
Peso: 509 gramos

Acerca de

Sinopsis

In "Machine Learning Algorithms: Handbook," Aman Kharwal, founder of Statso.io, takes you on an enlightening journey through the fascinating world of machine learning. Whether you are a seasoned data scientist or a curious beginner, this book provides a holistic overview of the essential algorithms that form the backbone of modern machine learning.

With clarity and precision, Aman demystifies complex concepts, guiding you step-by-step through the fundamentals of regression, classification, clustering, deep learning, and time series forecasting. Each chapter presents a deep dive into a specific algorithm, equipping you with the knowledge and skills to tackle real-world problems head-on.

Key Features:

1. Clear Explanations of Machine Learning Algorithms: The book offers clear and concise explanations of machine learning algorithms, ensuring that readers of all levels can grasp the concepts effortlessly.

2. Hands-On Approach: Packed with practical examples using Python and code snippets, you’ll gain a hands-on understanding of how each algorithm works and learn to implement them in real projects.

3. Comprehensive Coverage: From linear regression and support vector machines to decision trees and neural networks, the book covers a wide array of algorithms, giving you a solid foundation to explore diverse problem domains.

4. Performance Evaluation Methods: Learn how to evaluate the effectiveness of your models, identify areas for improvement, and optimize their performance using industry-standard evaluation techniques.

5. Data Preprocessing Techniques: Discover the critical elements of data preprocessing that lay the groundwork for building robust and accurate machine learning models.

6. Time Series Forecasting: Explore advanced algorithms specifically designed for time series data, a critical component of numerous real-world applications.

7. Appendix for Easy Reference: Access all parameters of commonly used machine learning algorithms in a handy appendix, facilitating efficient model tuning.

Whether you are interested in learning the fundamentals of all Machine Learning algorithms, implementation of Machine Learning algorithms using Python, or preparing for an interview, "Machine Learning Algorithms: Handbook" will help you in every way.

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Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n 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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