Publicado por Editions Notre Savoir, 2024
ISBN 10: 6207852192 ISBN 13: 9786207852192
Idioma: Español
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Publicado por Editions Notre Savoir, 2024
ISBN 10: 6207852192 ISBN 13: 9786207852192
Idioma: Español
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Publicado por Editions Notre Savoir Jul 2024, 2024
ISBN 10: 6207852192 ISBN 13: 9786207852192
Idioma: Español
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -'Implementación práctica de modelos de aprendizaje automático' es una guía práctica diseñada para salvar la distancia entre la teoría del aprendizaje automático y las aplicaciones en el mundo real. Ofrece explicaciones claras de modelos de aprendizaje automático fundamentales y avanzados, como la regresión lineal y logística, los árboles de decisión, las máquinas de vectores soporte, la agrupación k-means, el PCA, la agrupación jerárquica, los bosques aleatorios, las máquinas de aumento de gradiente y las redes neuronales.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 88 pp. Spanisch.
Publicado por Editions Notre Savoir Jul 2024, 2024
ISBN 10: 6207852192 ISBN 13: 9786207852192
Idioma: Español
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 88 pp. Spanisch.
Publicado por Editions Notre Savoir, 2024
ISBN 10: 6207852192 ISBN 13: 9786207852192
Idioma: Español
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Implementación práctica de modelos de aprendizaje automático' es una guía práctica diseñada para salvar la distancia entre la teoría del aprendizaje automático y las aplicaciones en el mundo real. Ofrece explicaciones claras de modelos de aprendizaje automático fundamentales y avanzados, como la regresión lineal y logística, los árboles de decisión, las máquinas de vectores soporte, la agrupación k-means, el PCA, la agrupación jerárquica, los bosques aleatorios, las máquinas de aumento de gradiente y las redes neuronales.