Personnaliser

OK

Pro Machine Learning Algorithms - Ayyadevara, V Kishore

Note : 0

0 avis
  • Soyez le premier à donner un avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre

80,56 €

Produit Neuf

  • Ou 20,14 € /mois

    • Livraison : 25,00 €
    • Livré entre le 22 et le 27 avril
    Voir les modes de livraison

    Kelindo

    PRO Vendeur favori

    4,8/5 sur + de 1 000 ventes

    Apres acceptation de la commande, le delai moyen d'expedition depuis le Japon est de 48 heures. Le delai moyen de livraison est de 3 a 4 semaines. En cas de circonstances exceptionnelles, les delais peuvent s'etendre jusqu'à 2 mois.

    Publicité
     
    Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à
    • 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 !

    En savoir plus

    Retour

    Horaires

        Note :


        Avis sur Pro Machine Learning Algorithms Format Broché  - Livre Informatique

        Note : 0 0 avis sur Pro Machine Learning Algorithms Format Broché  - Livre Informatique

        Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.


        Présentation Pro Machine Learning Algorithms Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Ayyadevara, V Kishore - 01/07/2018 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Ayyadevara, V Kishore
      • Editeur : Apress L.P.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/07/2018
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 396
      • Expédition : 742
      • Dimensions : 25.4 x 17.8 x 2.2
      • ISBN : 9781484235638



      • Résumé :

        Bridge the gap between a high-level understanding of how an algorithm works and knowing the nuts and bolts to tune your models better. This book will give you the confidence and skills when developing all the major machine learning models. In Pro Machine Learning Algorithms, you will first develop the algorithm in Excel so that you get a practical understanding of all the levers that can be tuned in a model, before implementing the models in Python/R.
        You will cover all the major algorithms: supervised and unsupervised learning, which include linear/logistic regression; k-means clustering; PCA; recommender system; decision tree; random forest; GBM; and neural networks. You will also be exposed to the latest in deep learning through CNNs, RNNs, and word2vec for text mining. You will be learning not only the algorithms, but also the concepts of feature engineering to maximize the performance of a model. You will see the theory along with case studies, such as sentiment classification, fraud detection, recommender systems, and image recognition, so that you get the best of both theory and practice for the vast majority of the machine learning algorithms used in industry. Along with learning the algorithms, you will also be exposed to running machine-learning models on all the major cloud service providers.
        You are expected to have minimal knowledge of statistics/software programming and by the end of this book you should be able to work on a machine learning project with confidence.
        What You Will Learn
        Get an in-depth understanding of all the major machine learning and deep learning algorithms Fully appreciate the pitfalls to avoid while building models Implement machine learning algorithms in the cloud Follow a hands-on approach through case studies for each algorithm Gain the tricks of ensemble learning to build more accurate models Discover the basics of programming in R/Python and the Keras framework for deep learning
        Who This Book Is For
        Business analysts/ IT professionals who want to transition into data science roles. Data scientists who want to solidify their knowledge in machine learning.

        Biographie:


        Chapter 1: ...

        Sommaire:


        Chapter 1: Basics of Machine Learning.- Chapter 2: Linear regression .- Chapter 3: Logistic regression.- Chapter 4: Decision tree.- Chapter 5: Random forest.- Chapter 6: GBM.- Chapter 7: Neural network.- Chapter 8: word2vec.- Chapter 9: Convolutional neural network.- Chapter 10: Recurrent Neural Network.- Chapter 11: Clustering.- Chapter 12: PCA.- Chapter 13: Recommender systems.- Chapter 14: Implementing algorithms in the cloud.

        Détails de conformité du produit

        Consulter les détails de conformité de ce produit (

        Personne responsable dans l'UE

        )
        Le choixNeuf et occasion
        Minimum5% remboursés
        La sécuritéSatisfait ou remboursé
        Le service clientsÀ votre écoute
        LinkedinFacebookTwitterInstagramYoutubePinterestTiktok
        visavisa
        mastercardmastercard
        klarnaklarna
        paypalpaypal
        floafloa
        americanexpressamericanexpress
        Rakuten Logo
        • Rakuten Kobo
        • Rakuten TV
        • Rakuten Viber
        • Rakuten Viki
        • Plus de services
        • À propos de Rakuten
        Rakuten.com