nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Teach your machine to think for itself!Key Features: Delve into supervised learning and grasp how a machine learns from data Implement popular machine learning algorithms from scratch Explore some of the most popular scientific and mathematical libraries in the Python languageBook Description:Supervised machine learning is used in a wide range of sectors, such as finance, online advertising, and analytics, to train systems to make pricing predictions, campaign adjustments, customer recommendations, and much more by learning from the data that is used to train it and making decisions on its own. This makes it crucial to know how a machine 'learns' under the hood.This book will guide you through the implementation and nuances of many popular supervised machine learning algorithms, and help you understand how they work. You'll embark on this journey with a quick overview of supervised learning and see how it differs from unsupervised learning. You'll then explore parametric models, such as linear and logistic regression, non-parametric methods, such as decision trees, and a variety of clustering techniques that facilitate decision-making and predictions. As you advance, you'll work hands-on with recommender systems, which are widely used by online companies to increase user interaction and enrich shopping potential. Finally, you'll wrap up with a brief foray into neural networks and transfer learning.By the end of this book, you'll be equipped with hands-on techniques and will have gained the practical know-how you need to quickly and effectively apply algorithms to solve new problems.What You Will Learn: Crack how a machine learns a concept and generalizes its understanding of new data Uncover the fundamental differences between parametric and non-parametric models Implement and grok several well-known supervised learning algorithms from scratch Work with models in domains such as ecommerce and marketing Get to grips with algorithms such as regression, decision trees, and clustering Build your own models capable of making predictions Delve into the most popular approaches in deep learning such as transfer learning and neural networksWho this book is for:This book is for anyone who wants to get started with supervised learning. Intermediate knowledge of Python programming along with fundamental knowledge of supervised learning is expected.

N� de ref. del art�culo 9781838825669

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Supervised Machine Learning with Python : Develop rich Python coding practices while exploring supervised machine learning
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1838825665
ISBN 13: 9781838825669
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 9 de largo
Peso: 316 gramos

Acerca de

Sinopsis

Teach your machine to think for itself!

Key Features

Delve into supervised learning and grasp how a machine learns from data
Implement popular machine learning algorithms from scratch, developing a deep understanding along the way
Explore some of the most popular scientific and mathematical libraries in the Python language

Book Description

Supervised machine learning is used in a wide range of sectors (such as finance, online advertising, and analytics) because it allows you to train your system to make pricing predictions, campaign adjustments, customer recommendations, and much more while the system self-adjusts and makes decisions on its own. As a result, it's crucial to know how a machine learns under the hood.

This book will guide you through the implementation and nuances of many popular supervised machine learning algorithms while facilitating a deep understanding along the way. You'll embark on this journey with a quick overview and see how supervised machine learning differs from unsupervised learning. Next, we explore parametric models such as linear and logistic regression, non-parametric methods such as decision trees, and various clustering techniques to facilitate decision-making and predictions. As we proceed, you'll work hands-on with recommender systems, which are widely used by online companies to increase user interaction and enrich shopping potential. Finally, you'll wrap up with a brief foray into neural networks and transfer learning.

By the end of this book, you'll be equipped with hands-on techniques and will have gained the practical know-how you need to quickly and powerfully apply algorithms to new problems.

What you will learn

Crack how a machine learns a concept and generalize its understanding to new data
Uncover the fundamental differences between parametric and non-parametric models
Implement and grok several well-known supervised learning algorithms from scratch
Work with models in domains such as ecommerce and marketing
Expand your expertise and use various algorithms such as regression, decision trees, and clustering
Build your own models capable of making predictions
Delve into the most popular approaches in deep learning such as transfer learning and neural networks

Who this book is for

This book is for aspiring machine learning developers who want to get started with supervised learning. Intermediate knowledge of Python programming?and some fundamental knowledge of supervised learning?are expected.

First step towards supervised learning
Implementing parametric models
Working with non-parametric models
Advanced topics in supervised machine learning

Acerca del autor

Taylor Smith is a machine learning enthusiast with over five years of experience who loves to apply interesting computational solutions to challenging business problems. Currently working as a principal data scientist, Taylor is also an active open source contributor and staunch Pythonista.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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