Mastering machine learning python de swamynathan manohar (22 resultados)
- Tapa blanda
- Primera edición
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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Paperback. Condición: Very Good. 1st ed. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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- Primera edición
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de AmericaBooksRun
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paperback. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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- Edición internacional
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de AmericaRomtrade Corp.
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasEdición internacionalCondición: Nuevo
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Condición: New. Brand New. Soft Cover International Edition. Different ISBN and Cover Image. Priced lower than the standard editions which is usually intended to make them more affordable for students abroad. The core content of the book is generally the same as the standard edition. The country selling restrictions may be print…ed on the book but is no problem for the self-use. This Item maybe shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
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Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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paperback. Condición: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de AmericaSMASS Sellers
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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Envío por EUR 9,18Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
Condición: New. 2019. 2nd ed. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Envío por EUR 14,59Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Paperback. Condición: Brand New. 2nd edition. 474 pages. 10.00x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItaliaBrook Bookstore On Demand
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EUR 50,23
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Condición: new. Questo è un articolo print on demand.
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Explore fundamental to advanced Python 3 topics in six steps, all designed to make you a worthy practitioner.This updated version's approach is based on the 'six degrees of separation' theory, which states that everyone and everythi…ng is a maximum of six steps away and presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitablePython 3 packages.You'll start with the fundamentals ofPython 3programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as exploratory analysis, feature dimension reduction, regressions, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are covered as well. You'll also learn commonly used model diagnostic and tuning techniques. These include optimal probability cutoff point for class creation, variance, bias, bagging, boosting, ensemble voting, grid search, random search,Bayesian optimization, andthe noise reduction technique for IoT data. Finally, you'll review advanced text mining techniques, recommender systems, neural networks, deep learning, reinforcement learning techniques and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython not Elektronisches Buch to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.What You'll LearnUnderstand machine learning development and frameworksAssess model diagnosis and tuning in machine learningExamine text mining, natuarl language processing (NLP), and recommender systemsReview reinforcement learning and CNNWho This Book Is ForPython developers, data engineers, and machine learning engineers looking to expand their knowledge or career into machine learning area. 476 pp. Englisch.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Compares different machine learning framework implementations for each topicCovers Reinforcement Learning and Convolutional Neural NetworksExplains best practices for model tuning for better model accuracy.
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Envío por EUR 60,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Explore fundamental to advanced Python 3 topics in six steps, all designed to make you a worthy practitioner. This updated version's approach is based on the 'six degrees of separation' theory, which states that everyone and everything…is a maximum of six steps away and presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python 3 packages.You'll start with the fundamentals of Python 3 programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as exploratory analysis, feature dimension reduction, regressions, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are covered as well. You'll also learn commonly used model diagnostic and tuning techniques. These include optimal probability cutoff point for class creation, variance, bias, bagging, boosting, ensemble voting, grid search, random search, Bayesian optimization, and the noise reduction technique for IoT data.Finally, you'll review advanced text mining techniques, recommender systems, neural networks, deep learning, reinforcement learning techniques and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython not Elektronisches Buch to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.What You'll LearnUnderstand machine learning development and frameworksAssess model diagnosis and tuning in machine learningExamine text mining, natuarl language processing (NLP), and recommender systemsReview reinforcement learning and CNNWho This Book Is ForPython developers, data engineers, and machine learning engineers looking to expand their knowledge or career into machine learning area.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 476 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explore fundamental to advanced Python 3 topics in six steps, all designed to make you a worthy practitioner.This updated version's approach is based on the 'six degrees of separation' theory, which states that everyone and everything is… a maximum of six steps away and presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitablePython 3 packages.You'll start with the fundamentals ofPython 3programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as exploratory analysis, feature dimension reduction, regressions, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are covered as well. You'll also learn commonly used model diagnostic and tuning techniques. These include optimal probability cutoff point for class creation, variance, bias, bagging, boosting, ensemble voting, grid search, random search,Bayesian optimization, andthe noise reduction technique for IoT data. Finally, you'll review advanced text mining techniques, recommender systems, neural networks, deep learning, reinforcement learning techniques and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython not Elektronisches Buch to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.What You'll LearnUnderstand machine learning development and frameworksAssess model diagnosis and tuning in machine learningExamine text mining, natuarl language processing (NLP), and recommender systemsReview reinforcement learning and CNNWho This Book Is ForPython developers, data engineers, and machine learning engineers looking to expand their knowledge or career into machine learning area.
