Nasza strona internetowa wykorzystuje cookies (pol.: ciasteczka)

W celu sprawnego i szybkiego działania serwisu, zapewnienia wygody podczas jego przeglądania, dostosowywania funkcjonalności do indywidualnych potrzeb użytkowników, a także w celach statystycznych oraz reklamowych, używamy informacji zapisanych za pomocą cookies. Korzystanie z serwisu jest równoznaczne ze zgodą użytkownika na stosowanie plików cookies. Więcej informacji znajdziesz tutaj.

Practical Machine Learning

Wydawnictwo: Packt Publishing Ltd.
6 (1 ocen i 0 opinii) Zobacz oceny
10
0
9
0
8
0
7
0
6
1
5
0
4
0
3
0
2
0
1
0
Edytuj książkę
szczegółowe informacje
data wydania
ISBN
9781784399689
liczba stron
468
słowa kluczowe
machine learning, python
język
polski
dodał
PeTe

This book explores an extensive range of machine learning techniques uncovering hidden tricks and tips for several types of data using practical and real-world examples. While machine learning can be highly theoretical, this book offers a refreshing hands-on approach without losing sight of the underlying principles. Inside, a full exploration of the various algorithms gives you high-quality...

This book explores an extensive range of machine learning techniques uncovering hidden tricks and tips for several types of data using practical and real-world examples. While machine learning can be highly theoretical, this book offers a refreshing hands-on approach without losing sight of the underlying principles. Inside, a full exploration of the various algorithms gives you high-quality guidance so you can begin to see just how effective machine learning is at tackling contemporary challenges of big data.

This is the only book you need to implement a whole suite of open source tools, frameworks, and languages in machine learning. We will cover the leading data science languages, Python and R, and the underrated but powerful Julia, as well as a range of other big data platforms including Spark, Hadoop, and Mahout. Practical Machine Learning is an essential resource for the modern data scientists who want to get to grips with its real-world application.

With this book, you will not only learn the fundamentals of machine learning but dive deep into the complexities of real world data before moving on to using Hadoop and its wider ecosystem of tools to process and manage your structured and unstructured data.

You will explore different machine learning techniques for both supervised and unsupervised learning; from decision trees to Naïve Bayes classifiers and linear and clustering methods, you will learn strategies for a truly advanced approach to the statistical analysis of data. The book also explores the cutting-edge advancements in machine learning, with worked examples and guidance on deep learning and reinforcement learning, providing you with practical demonstrations and samples that help take the theory–and mystery–out of even the most advanced machine learning methodologies.

 

źródło opisu: www.packtpub.com

źródło okładki: www.packtpub.com

pokaż więcej

Brak materiałów.
Już teraz nowa funkcja: pakiety. Dowiedz się więcej jak kupić kilka książek w najlepszej cenie >>>
Trwa wyszukiwanie najtańszych ofert.
Dodaj dyskusję
Dyskusje o książce
    Obecnie jeszcze nie ma dyskusji powiązanych z tą książką.
Sortuj opinie wg
Opinie czytelników (2)
 Pokaż tylko oceny z treścią
książek: 203
PeTe | 2017-05-24
Na półkach: Przeczytane
Przeczytana: 09 lipca 2017
książek: 112
fragilethings | 2017-10-07
Na półkach: Chcę przeczytać
Moja Biblioteczka
Jeżeli chcesz dodać książkę do biblioteczki, wybierz półkę, oceń lub napisz opinię.
Przeczytane
loading
Cytaty z książki
zgłoś błąd zgłoś błąd