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9781837021956 - Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python de Raschka, Sebastian; Liu, Yuxi (Hayden) (17 resultados)
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, GB, 2022
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, GB, 2022
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 115,01
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, GB, 2022
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 98,54
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, GB, 2022
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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UNKNOWN
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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UNKNOWN
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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UNKNOWN
ISBN 10: 1837021953 ISBN 13: 9781837021956
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn | Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn | Develop machine learning and deep learning models with Python | Sebastian Raschka (u. a.) | Buch | Englisch | 2022 | Packt Publishing | EAN 9781837021956 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn : Develop machine learning and deep learning models with Python
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book of the bestselling and widely acclaimed Python Machine Learning series is a comprehensive guide to machine and deep learning using PyTorch's simple to code framework.Purchase of the print or Kindle book includes a free Elektronisches Buch in PDF format.Key FeaturesLearn applied machine learning with a solid foundation in theoryClear, intuitive explanations take you deep into the theory and practice of Python machine learningFully updated and expanded to cover PyTorch, transformers, XGBoost, graph neural networks, and best practicesBook DescriptionMachine Learning with PyTorch and Scikit-Learn is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with PyTorch. It acts as both a step-by-step tutorial and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems.Packed with clear explanations, visualizations, and examples, the book covers all the essential machine learning techniques in depth. While some books teach you only to follow instructions, with this machine learning book, we teach the principles allowing you to build models and applications for yourself.Why PyTorch PyTorch is the Pythonic way to learn machine learning, making it easier to learn and simpler to code with. This book explains the essential parts of PyTorch and how to create models using popular libraries, such as PyTorch Lightning and PyTorch Geometric.You will also learn about generative adversarial networks (GANs) for generating new data and training intelligent agents with reinforcement learning. Finally, this new edition is expanded to cover the latest trends in deep learning, including graph neural networks and large-scale transformers used for natural language processing (NLP).This PyTorch book is your companion to machine learning with Python, whether you're a Python developer new to machine learning or want to deepen your knowledge of the latest developments.What you will learnExplore frameworks, models, and techniques for machines to 'learn' from dataUse scikit-learn for machine learning and PyTorch for deep learningTrain machine learning classifiers on images, text, and moreBuild and train neural networks, transformers, and boosting algorithmsDiscover best practices for evaluating and tuning modelsPredict continuous target outcomes using regression analysisDig deeper into textual and social media data using sentiment analysisWho this book is forIf you have a good grasp of Python basics and want to start learning about machine learning and deep learning, then this is the book for you. This is an essential resource written for developers and data scientists who want to create practical machine learning and deep learning applications using scikit-learn and PyTorch.Before you get started with this book, you'll need a good understanding of calculus, as well as linear algebra.Table of ContentsGiving Computers the Ability to Learn from DataTraining Simple Machine Learning Algorithms for ClassificationA Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-LearnBuilding Good Training Datasets - Data PreprocessingCompressing Data via Dimensionality ReductionLearning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter TuningCombining Different Models for Ensemble LearningApplying Machine Learning to Sentiment AnalysisPredicting Continuous Target Variables with Regression AnalysisWorking with Unlabeled Data - Clustering AnalysisImplementing a Multilayer Artificial Neural Network from Scratch(N.B. Please use the Look Inside option to see further chapters).
