Machine Learning: A Comprehensive Guide for Beginners
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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- Título
- Machine Learning: A Comprehensive Guide for Beginners
- Autor
- G, Dr Deepika; G, Mr Chinni Krishnaiah
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798310088993
- Peso del artículo
- 495 gramos
In an era driven by data and technological advancements, machine learning has become a fundamental force reshaping industries and revolutionizing the way we interact with information. This book, Machine Learning: A Comprehensive Guide for Beginners, is designed to provide a thorough introduction to the essential concepts, techniques, and applications of this rapidly evolving field. Whether you are a student, a professional looking to upskill, or an enthusiast eager to explore machine learning, this book serves as a structured and accessible resource.
Purpose of the Book
The goal of this book is to simplify machine learning principles and make them understandable for a broad audience. Machine learning often appears complex due to its mathematical and technical nature, but our objective is to present the material in a clear and engaging manner. By combining theoretical foundations with hands-on examples, we aim to equip readers with the knowledge and confidence to navigate the world of machine learning effectively.
Structure of the Book
This book is structured to guide readers progressively from fundamental concepts to more advanced topics, ensuring a solid understanding at every step. The key sections include:
- Introduction to Machine Learning – This section provides an overview of machine learning, its significance in today’s world, and different types of learning paradigms such as supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Real-world applications are also discussed to highlight its transformative impact.
- Mathematical Foundations – A strong grasp of mathematical principles is essential for understanding machine learning algorithms. This section covers key concepts in linear algebra, calculus, probability, and statistics to help readers build a strong theoretical foundation.
- Core Algorithms and Techniques – Here, we explore widely used machine learning algorithms, including decision trees, support vector machines, neural networks, clustering techniques, and more. Each algorithm is explained with its workings, strengths, limitations, and practical use cases.
- Model Evaluation and Selection – Understanding how to assess and improve machine learning models is crucial. This section covers evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score, along with techniques like cross-validation and hyperparameter tuning.
- Practical Applications – This book includes real-world case studies and examples from industries such as healthcare, finance, and marketing. These case studies demonstrate how machine learning can be applied to solve practical problems and enhance decision-making
This book is designed for a diverse audience. Students in computer science, data science, and related fields will find it a valuable resource as they build their knowledge in machine learning. Professionals seeking to enhance their skills or transition into data science will benefit from the clear explanations and practical examples. Additionally, technology enthusiasts with an interest in data-driven insights will find the content engaging and informative.
Acknowledgments
I extend my deepest gratitude to everyone who contributed to the creation of this book. To my mentors, colleagues, and peers—your insights and support have been invaluable throughout this journey. I also acknowledge the pioneering researchers and practitioners in the field of machine learning, whose work continues to inspire and drive innovation.
Thank you for choosing this book. I hope you find it both enlightening and enjoyable.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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.
Efectos del desistimiento
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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