Machine Learning in Python: Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2018
- Softcover
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Bestandsnummer des Verkäufers 1718095031
- Titel
- Machine Learning in Python: Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
- Autor
- Bob Mather
- Verlag
- Independently published
- Erscheinungsjahr
- 2018
- Zustand
- Brand New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1718095031
- ISBN-13
- 9781718095038
- Artikelgewicht
- 0,18 Kilogramm
Are you excited about Artificial Intelligence and want to get started?Are you excited about Machine Learning and want to learn how to implement in Python?
The book below is the answer.
Given the large amounts of data we use everyday; whether it is in the web, supermarkets, social media etc. analysis of data has become integral to our daily life. The ability to do so effectively can propel your career or business to great heights. Machine Learning is the most effective data analysis tool. While it is a complex topic, it can be broken down into simpler steps, as show in this book. We are using Python, which is a great programming language for beginners.
But if you're not already working in or studying in the field, it can be difficult to start off with basic machine learning concepts. Finding information in layman's terms is like finding a needle in a haystack. The concepts of Machine Learning are varied and complex, and learning/implementing Machine Learning is an organic process that requires practice and cannot be done in a step-by-step manner.
Keeping this mind, this book explains several complex topics in layman's terms and includes several examples to show you exactly how it's done.
Here's What's Included In This Book:
- What is Machine Learning?
- Why use Python?
- Regression Analysis using Python with an example
- Clustering Analysis using Python with an example
- Implementing an Artificial Neural Network
- Backpropagation
- 90 Day Plan to Learn and Implement Machine Learning
- Conclusion
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