Mastering Machine Learning Algorithms Ebook Tooltip Ebooks kunnen worden gelezen op uw computer en op daarvoor geschikte e-readers. Expert techniques for implementing popular machine learning algorithms, fine-tuning your models, and understanding how they work, 2nd Edition
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
- Engels
- E-book
- 9781838821913
- 31 januari 2020
- Adobe ePub
Samenvatting
Updated and revised second edition of the bestselling guide to exploring and mastering the most important algorithms for solving complex machine learning problems
Key Features- Updated to include new algorithms and techniques
- Code updated to Python 3.8 & TensorFlow 2.x
- New coverage of regression analysis, time series analysis, deep learning models, and cutting-edge applications
Mastering Machine Learning Algorithms, Second Edition helps you harness the real power of machine learning algorithms in order to implement smarter ways of meeting today's overwhelming data needs. This newly updated and revised guide will help you master algorithms used widely in semi-supervised learning, reinforcement learning, supervised learning, and unsupervised learning domains.
You will use all the modern libraries from the Python ecosystem – including NumPy and Keras – to extract features from varied complexities of data. Ranging from Bayesian models to the Markov chain Monte Carlo algorithm to Hidden Markov models, this machine learning book teaches you how to extract features from your dataset, perform complex dimensionality reduction, and train supervised and semi-supervised models by making use of Python-based libraries such as scikit-learn. You will also discover practical applications for complex techniques such as maximum likelihood estimation, Hebbian learning, and ensemble learning, and how to use TensorFlow 2.x to train effective deep neural networks.
By the end of this book, you will be ready to implement and solve end-to-end machine learning problems and use case scenarios.
What you will learn- Understand the characteristics of a machine learning algorithm
- Implement algorithms from supervised, semi-supervised, unsupervised, and RL domains
- Learn how regression works in time-series analysis and risk prediction
- Create, model, and train complex probabilistic models
- Cluster high-dimensional data and evaluate model accuracy
- Discover how artificial neural networks work – train, optimize, and validate them
- Work with autoencoders, Hebbian networks, and GANs
This book is for data science professionals who want to delve into complex ML algorithms to understand how various machine learning models can be built. Knowledge of Python programming is required.
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- E-book
- Oorspronkelijke releasedatum
- 31 januari 2020
- Ebook Formaat
- Adobe ePub
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Giuseppe Bonaccorso
Lees mogelijkheden
- Lees dit ebook op
- Desktop (Mac en Windows) | Kobo e-reader | Android (smartphone en tablet) | iOS (smartphone en tablet) | Windows (smartphone en tablet)
Overige kenmerken
- Editie
- 2
- Studieboek
- Ja
EAN
- EAN
- 9781838821913
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Boek, ebook of luisterboek?
- Ebook
- Taal
- Engels
- Beschikbaarheid
- Leverbaar
- Beschikbaar in Kobo Plus
- Beschikbaar in Kobo Plus
Kies gewenste uitvoering
Prijsinformatie en bestellen
De prijs van dit product is 33 euro en 99 cent.- E-book is direct beschikbaar na aankoop
- E-books lezen is voordelig
- Dag en nacht klantenservice
- Veilig betalen
Alle bindwijzen en edities (3)
-
33,99Direct beschikbaar
-
28,99Direct beschikbaar
-
32,90Op voorraad. Nu besteld, vrijdag in huis
Levertijd
We doen er alles aan om dit artikel op tijd te bezorgen. Het is echter in een enkel geval mogelijk dat door omstandigheden de bezorging vertraagd is.
Bezorgopties
We bieden verschillende opties aan voor het bezorgen of ophalen van je bestelling. Welke opties voor jouw bestelling beschikbaar zijn, zie je bij het afronden van de bestelling.
Tooltip
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.