Liu | Python Machine Learning By Example | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 254 Seiten

Liu Python Machine Learning By Example

The easiest way to get into machine learning
1. Auflage 2017
ISBN: 978-1-78355-312-9
Verlag: De Gruyter
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)

The easiest way to get into machine learning

E-Book, Englisch, 254 Seiten

ISBN: 978-1-78355-312-9
Verlag: De Gruyter
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)



No detailed description available for "Python Machine Learning By Example".

Liu Python Machine Learning By Example jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Table of Contents - Getting Started with Python and Machine Learning
- Exploring the 20 newsgroups data set
- Spam email detection with Naïve Bayes

- News topic classification with Support Vector Machine
- Click-through prediction with tree-based algorithms
- Click-through rate prediction with logistic regression

- Stock prices prediction with regression algorithms

- Best practices


Liu Yuxi (Hayden):

Yuxi (Hayden) Liu was a Machine Learning Software Engineer at Google. With a wealth of experience from his tenure as a machine learning scientist, he has applied his expertise across data-driven domains and applied his ML expertise in computational advertising, cybersecurity, and information retrieval. He is the author of a series of influential machine learning books and an education enthusiast. His debut book, also the first edition of Python Machine Learning by Example, ranked the #1 bestseller in Amazon and has been translated into many different languages.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.