Machine learning pocket reference von harrison matt (40 Ergebnisse)
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Zustand: good. The item shows wear from consistent use, but it remains in good condition and works perfectly. All pages and cover are intact including the dust cover, if applicable . Spine may show signs of wear. Pages may include limited notes and highlighting. May NOT include discs, access code or other supplemental materials.
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Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Paperback. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Anbieter: Half Price Books Inc., Dallas, TX, USAHalf Price Books Inc.
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Paperback. Zustand: Very Good. Connecting readers with great books since 1972! Used books may not include companion materials, and may have some shelf wear or limited writing. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Paperback. Zustand: New. With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learni…ng project.Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You'll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics.This pocket reference includes sections that cover:Classification, using the Titanic datasetCleaning data and dealing with missing dataExploratory data analysisCommon preprocessing steps using sample dataSelecting features useful to the modelModel selectionMetrics and classification evaluationRegression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and moreMetrics for regression evaluationClusteringDimensionality reductionScikit-learn pipelines.
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Paperback or Softback. Zustand: New. Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python. Book.
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Paperback. Zustand: New. With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learni…ng project.Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You'll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics.This pocket reference includes sections that cover:Classification, using the Titanic datasetCleaning data and dealing with missing dataExploratory data analysisCommon preprocessing steps using sample dataSelecting features useful to the modelModel selectionMetrics and classification evaluationRegression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and moreMetrics for regression evaluationClusteringDimensionality reductionScikit-learn pipelines.
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Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USAGrand Eagle Retail
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Paperback. Zustand: new. Paperback. With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next mac…hine learning project.Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You'll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics.This pocket reference includes sections that cover:Classification, using the Titanic dataset Cleaning data and dealing with missing data Exploratory data analysis Common preprocessing steps using sample data Selecting features useful to the model Model selection Metrics and classification evaluation Regression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and more Metrics for regression evaluation Clustering Dimensionality reduction Scikit-learn pipelines" With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learning project. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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paperback. Zustand: New.
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Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes KönigreichGreatBookPricesUK
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Paperback. Zustand: Brand New. revised edition. 303 pages. 7.00x4.50x0.75 inches. In Stock.
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Zustand: New. 2019. Revised. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes KönigreichTHE SAINT BOOKSTORE
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Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USABooks Puddle
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