PYTHON MACHINE LEARNING: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learning with Scikit-Learn, TensorFlow, and Keras.
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- PYTHON MACHINE LEARNING: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learning with Scikit-Learn, TensorFlow, and Keras.
- Autor
- Learning, Josh Hugh
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1708023062
- ISBN 13
- 9781708023065
- Peso del artículo
- 368 gramos
Are you Interested in Learning Some of the Best Machine Learning Algorithms that Will Help you to See Some Amazing Results and Actually be Able to sort Through your Data?
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This guidebook is going to take some time to look at how to handle working with a Python machine learning project. We will explore all of the different parts that need to come with this, including some of the different algorithms that we are able to explore and use to help sort some of our data. This is a crucial step before diving further into machine learning with Python as this will give you a bird’s eye view of what possible algorithm to use and what is best suited for your situation and what you want to do with the findings.
There are so many different algorithms and more that can be used and figuring out which one is going to help with your analysis and ensure that you are able to get the results that you want is going to be tough. With the help of this guidebook, you can finally get started on your data analysis process, and figuring out the best steps to take to handle your data with the right algorithm, in no time.
There is so much that we can explore when it comes to Python machine learning, and we are going to dive right into all of it. Some of the topics that we are going to discuss in this guidebook about.
You will learn:
-
The basics of machine learning and why it is so important to learn.
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The importance of data and the different types of data that show up in Python and how to use these in machine learning.
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Some of the supervised learning algorithms that work with regressions, including polynomial regression, gradient descent, linear regression, and cost function.
-
How to work with regularization and avoid the issue of overfitting.
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Some of the best-supervised learning algorithms of classification, including Logistic Regressions.
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How to work with non-linear classification models, like SVMs and neural networks, for your needs.
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The different validation and optimization techniques that you can use to make sure your algorithms respond the way that you want them to.
-
Moving on to some unsupervised machine learning that we can use, and the best clustering algorithms along the way.
-
A look at the Principal Component Analysis and the Linear Discriminant Analysis and how they compare to one another.
A lot can come into play when you work with machine learning, and when we combine the Python language, we would be able to create some of the best data analysis that we need. Combining both machine learning and Python will open doors of opportunity for us when it comes to improving or adding that little extra in our process. When you are ready to learn more about Python machine learning, scroll the top of the page and select »» BUY NOW ««.
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Especialidad
Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionInformación empresarial del vendedor
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Derecho al desistimiento
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.
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).
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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.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Ria Christie Collections, Uxbridge, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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