Machine Learning - Implémentation En Python Avec Scikit-Learn - Mathivet Virginie
- Collection: Expert It
- Format: Beau livre Voir le descriptif
Vous en avez un à vendre ?
Vendez-le-vôtreChargement...
Prix neuf 39,00 €
Qu'est-ce que le prix barré ?
C'est le prix de vente au public, fixé par l'éditeur ou l'importateur, pour le même article neuf.
En savoir plus19,00 €
Occasion · Comme Neuf
LIVRAISON RAPIDE
Ce vendeur propose la livraison entre 3 et 5 jours
- Livraison : 3,99 €
- Livré entre le 1 et le 3 juillet
Livraison rapide, bien emballé, service client soigné.Pour tout renseignement complémentaire, n'hésitez pas à nous contacter.
Nos autres offres
-
Prix neuf 39,00 €
-41%Qu'est-ce que le prix barré ?
C'est le prix de vente au public, fixé par l'éditeur ou l'importateur, pour le même article neuf.
En savoir plus22,98 €
Occasion · Bon État
- Livraison GRATUITE
- Livré entre le 30 juin et le 4 juillet
Attention ! Ancien support de bibliothèque, plastifié, étiquettes... Merci, votre achat aide à financer des programmes de lutte contre l'illettrisme. Expédition depuis la France.
Voir le détail de l'annonce -
Prix neuf 39,00 €
-51%Qu'est-ce que le prix barré ?
C'est le prix de vente au public, fixé par l'éditeur ou l'importateur, pour le même article neuf.
En savoir plus19,00 €
Occasion · Comme Neuf
LIVRAISON RAPIDE
Ce vendeur propose la livraison entre 3 et 5 jours
- Livraison : 3,99 €
- Livré entre le 1 et le 3 juillet
Livraison rapide, bien emballé, service client soigné.Pour tout renseignement complémentaire, n'hésitez pas à nous contacter.
Voir le détail de l'annonce
- Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
- Récupérez le produit directement chez le vendeur
- Rakuten vous rembourse en cas de problème
Gratuit et sans engagement
Félicitations !
Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !
TROUVER UN MAGASIN
Retour
Avis sur Machine Learning - Implémentation En Python Avec Scikit - Learn de Mathivet Virginie Format Beau livre - Livre Informatique
0 avis sur Machine Learning - Implémentation En Python Avec Scikit - Learn de Mathivet Virginie Format Beau livre - Livre Informatique
Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.
-
Problèmes Résolus D'automatique - Modélisation, Stabilité, Correcteurs, Diagrammes, Performances, Commande, Simulation
1 avis
Occasion dès 25,99 €
-
Automatique - Systèmes Linéaires, Non Linéaires, À Temps Continu, À Temps Discret, Représentation D'état
Occasion dès 15,00 €
-
Le Monde De The Witcher - L'encyclopédie Du Jeu Vidéo
8 avis
Occasion dès 28,00 €
-
Php Et Mysql - Maîtrisez Le Développement D'une Application Web Collaborative
Neuf dès 38,10 €
Occasion dès 18,00 €
-
Minecraft L'encyclopédie Des Mobs - Le Guide Ultime Sur Les Créatures De Minecraft
1 avis
Neuf dès 19,95 €
Occasion dès 22,94 €
-
Cours D'electrotechnique Tome 1
2 avis
Occasion dès 21,80 €
-
C# 12 Et Visual Studio Code - Les Fondamentaux Du Langage
Occasion dès 19,90 €
-
Pix'n Love - Tome 3
Occasion dès 22,49 €
-
Final Cut Pro 5 - Ouvrage D'auto-Formation Apple (1 Dvd)
1 avis
Occasion dès 13,31 €
-
Photoshop 4
1 avis
Occasion dès 14,90 €
-
Méthodes Orientées Objet
Occasion dès 10,00 €
-
C# - Développez Avec Visual Studio 2008
3 avis
Neuf dès 27,13 €
Occasion dès 10,00 €
-
Excel 2010 - Calculs Mathématiques, Statistiques Et Financiers
Occasion dès 19,99 €
-
Le Monde De Cyberpunk 2077
9 avis
Neuf dès 35,00 €
Occasion dès 14,59 €
-
Pratique De Nfs Et Nis
Occasion dès 19,00 €
-
Indie Games - Jeux Vidéo Indépendants De L'artisanat Au Blockbuster
2 avis
Neuf dès 35,00 €
Occasion dès 28,00 €
-
World Of Warcraft Shadowlands - Le Grimoire De L'ombreterre
2 avis
Neuf dès 28,00 €
Occasion dès 16,94 €
-
Comment Programmer En C++
Occasion dès 12,00 €
-
Le Livre Qu'il Vous Faut Pour Réussir Sur Youtube
Neuf dès 14,90 €
Occasion dès 13,49 €
-
Compression Donnees
1 avis
Occasion dès 12,50 €
Produits similaires
Présentation Machine Learning - Implémentation En Python Avec Scikit - Learn de Mathivet Virginie Format Beau livre
- Livre Informatique
Résumé :
Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts et l'implémentation de ceux-ci en Python. Il commence par une présentation du Machine Learning puis de la méthode CRISP où chaque phase est détaillée avec les différentes étapes. Les premiers chapitres s'intéressent donc aux phases de Data Understanding (ou compréhension des données) et de Data Preparation (préparation des données). Dans le premier sont présentés des analyses statistiques de datasets, que cela soit sous forme numérique ou graphique. Dans le deuxième sont vues les principales techniques utilisées pour la préparation des données, avec leur rôle et des conseils sur leur utilisation. Ensuite, plusieurs chapitres sont dédiés chacun à une tâche de Machine Learning : · La classification . · La régression, avec le cas particulier de la prédiction . · Le clustering et plus globalement l'apprentissage non supervisé. Pour chaque tâche qui est présentée sont successivement détaillés les critères d'évaluation, les concepts derrière les principaux algorithmes puis leur implémentation avec Scikit-Learn. Pour illustrer les différents chapitres, les techniques et algorithmes présentés sont appliqués sur des datasets souvent utilisés : Iris (classification de fleurs), Boston (prévision de prix de vente d'appartements) et Titanic (prévision de la chance de survie des passagers du bateau).
Biographie:
Virginie Mathivet a fait une thèse de doctorat en Intelligence Artificielle, plus précisément sur les algorithmes génétiques et les réseaux de neurones. Après avoir enseigné l'intelligence artificielle, la robotique et des matières liées au développement pendant plus de 10 ans, elle est aujourd'hui directrice de la R&D chez TeamWork et manager " Modern Data ", unité contenant les différentes équipes en charge des sujets data (IoT, IA/ML, Big Data, Data Engineering). Egalement formatrice et conférencière, elle a été nommée première AWS Hero de la catégorie Machine Learning en France en 2021 et participe à des actions en faveur de la diversité dans les métiers du numérique.
©
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE