The Art of Machine Learning

Autor Norman Matloff

The Art of Machine Learning - Norman Matloff

The Art of Machine Learning

Autor Norman Matloff

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

Do košíku

1 584 Kč s DPH
Jsme transparentní

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Žabarádi

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 99 Kč

Žabarádi

Machine learning without advanced math! This book presents a serious, practical look at machine learning, preparing you for valuable insights on your own data. The Art of Machine Learning is packed with real dataset examples and sophisticated advice on how to make full use of powerful machine learning methods. Readers will need only an… Přejít na celý popis

Ladislav Zibura / Všechny cesty, kam jsem vzal rodinu Ladislav Zibura cestuje s rodiči a manželkou do afrických savan i sumaterské džungle. S humorem sobě vlastním ukazuje, že někdy si člověk víc užije obyčejné pivo s tátou než setkání s tygrem. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Machine learning without advanced math! This book presents a serious, practical look at machine learning, preparing you for valuable insights on your own data. The Art of Machine Learning is packed with real dataset examples and sophisticated advice on how to make full use of powerful machine learning methods. Readers will need only an intuitive grasp of charts, graphs, and the slope of a line, as well as familiarity with the R programming language. You'll become skilled in a range of machine learning methods, starting with the simple k-Nearest Neighbours method (k-NN), then on to random forests, gradient boosting, linear/logistic models, support vector machines, the LASSO, and neural networks. Final chapters introduce text and image classification, as well as time series. You'll learn not only how to use machine learning methods, but also why these methods work, providing the strong foundational background you'll need in practice. Additional features: How to avoid common problems, such as dealing with 'dirty' data and factor variables with large numbers of levels; A look at typical misconceptions, such as dealing with unbalanced data; Exploration of the famous Bias-Variance Tradeoff, central to machine learning, and how it plays out in practice for each machine learning method; Dozens of illustrative examples involving real datasets of varying size and field of application; Standard R packages are used throughout, with a simple wrapper interface to provide convenient access. After finishing this book, you will be well equipped to start applying machine learning techniques to your own datasets.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
No Starch Press, US
Rozměr
236 x 178 x 20
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
532 g
isbn
978-1-71850-210-9
Počet stran
272
datum vydání
9.01.2024
ean
9781718502109

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 1 584 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost