Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
- Autor:
- AurĂŠlien GĂŠron
- +219 pkt
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 574
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Graphics in this book are printed in black and white.
Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how.
By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started.
- Explore the machine learning landscape, particularly neural nets
- Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end
- Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods
- Use the TensorFlow library to build and train neural nets
- Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning
- Learn techniques for training and scaling deep neural nets
- Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details
Wybrane bestsellery
-
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(50.05 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Język Python został ostatnio sklasyfikowany w indeksie TIOBE jako najpopularniejszy obecnie język programowania, co zawdzięcza szerokim możliwościom stosowania go w projektowaniu, prototypowaniu, testach, wdrażaniu i konserwacji oprogramowania. To zaktualizowane i rozszerzone czwarte wydanie poka...
Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11 Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11
Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire
(152.10 zł najniższa cena z 30 dni)96.33 zł
169.00 zł(-43%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)
71.40 zł
119.00 zł(-40%) -
Światowy bestseller, dzięki któremu - według ostrożnych szacunków - codziennie ktoś staje się nowym MILIONEREM! Dowiedz się jak wykorzystać praktycznie nieograniczone możliwości Sztucznej Inteligencji. Nieważne, czy jesteś freelancerem, prowadzisz własną firmę, masz wolny zawód, chcesz zająć się ...
Zostań Milionerem z ChatGPT. Prosty przewodnik jak osiągnąć sukces w każdej branży za pomocą sztucznej inteligencji Zostań Milionerem z ChatGPT. Prosty przewodnik jak osiągnąć sukces w każdej branży za pomocą sztucznej inteligencji
-
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń gen...
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funk...
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest trzecim, zmienionym i zaktualizowanym, wydaniem znakomitego przewodnika dla analityków biznesowych, dzięki któremu bezproblemowo rozpoczniesz pracę z Power BI i w pełni wykorzystasz jego możliwości. Po przeczytaniu jej będziesz lepiej rozumiał, w jaki sposób w pełni wykorzystać po...
Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie III Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe. Wydanie III
Devin Knight, Erin Ostrowsky, Mitchell Pearson, Bradley Schacht
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%)
Kup polskie wydanie:
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
- Autor:
- Aurélien Géron
29,90 zł
89,00 zł
(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-919-6224-4, 9781491962244
- Data wydania ebooka:
- 2017-03-13 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 43.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 43.8MB
Spis treści ebooka
- Preface
- The Machine Learning Tsunami
- Machine Learning in Your Projects
- Objective and Approach
- Prerequisites
- Roadmap
- Other Resources
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Safari
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- I. The Fundamentals of Machine Learning
- 1. The Machine Learning Landscape
- What Is Machine Learning?
- Why Use Machine Learning?
- Types of Machine Learning Systems
- Supervised/Unsupervised Learning
- Supervised learning
- Unsupervised learning
- Semisupervised learning
- Reinforcement Learning
- Batch and Online Learning
- Batch learning
- Online learning
- Instance-Based Versus Model-Based Learning
- Instance-based learning
- Model-based learning
- Supervised/Unsupervised Learning
- Main Challenges of Machine Learning
- Insufficient Quantity of Training Data
- Nonrepresentative Training Data
- Poor-Quality Data
- Irrelevant Features
- Overfitting the Training Data
- Underfitting the Training Data
- Stepping Back
- Testing and Validating
- Exercises
- 2. End-to-End Machine Learning Project
- Working with Real Data
- Look at the Big Picture
- Frame the Problem
- Select a Performance Measure
- Check the Assumptions
- Get the Data
- Create the Workspace
- Download the Data
- Take a Quick Look at the Data Structure
- Create a Test Set
- Discover and Visualize the Data to Gain Insights
- Visualizing Geographical Data
- Looking for Correlations
- Experimenting with Attribute Combinations
- Prepare the Data for Machine Learning Algorithms
- Data Cleaning
- Handling Text and Categorical Attributes
- Custom Transformers
- Feature Scaling
- Transformation Pipelines
- Select and Train a Model
- Training and Evaluating on the Training Set
- Better Evaluation Using Cross-Validation
- Fine-Tune Your Model
- Grid Search
- Randomized Search
- Ensemble Methods
- Analyze the Best Models and Their Errors
- Evaluate Your System on the Test Set
- Launch, Monitor, and Maintain Your System
- Try It Out!
- Exercises
- 3. Classification
- MNIST
- Training a Binary Classifier
- Performance Measures
- Measuring Accuracy Using Cross-Validation
- Confusion Matrix
- Precision and Recall
- Precision/Recall Tradeoff
- The ROC Curve
- Multiclass Classification
- Error Analysis
- Multilabel Classification
- Multioutput Classification
- Exercises
- 4. Training Models
- Linear Regression
- The Normal Equation
- Computational Complexity
- Gradient Descent
- Batch Gradient Descent
- Stochastic Gradient Descent
- Mini-batch Gradient Descent
- Polynomial Regression
- Learning Curves
- Regularized Linear Models
- Ridge Regression
- Lasso Regression
- Elastic Net
- Early Stopping
- Logistic Regression
- Estimating Probabilities
- Training and Cost Function
- Decision Boundaries
- Softmax Regression
- Exercises
- Linear Regression
- 5. Support Vector Machines
- Linear SVM Classification
- Soft Margin Classification
- Nonlinear SVM Classification
- Polynomial Kernel
- Adding Similarity Features
- Gaussian RBF Kernel
- Computational Complexity
- SVM Regression
- Under the Hood
- Decision Function and Predictions
- Training Objective
- Quadratic Programming
- The Dual Problem
- Kernelized SVM
- Online SVMs
- Exercises
- Linear SVM Classification
- 6. Decision Trees
- Training and Visualizing a Decision Tree
- Making Predictions
- Estimating Class Probabilities
- The CART Training Algorithm
- Computational Complexity
- Gini Impurity or Entropy?
- Regularization Hyperparameters
- Regression
- Instability
- Exercises
- 7. Ensemble Learning and Random Forests
- Voting Classifiers
- Bagging and Pasting
- Bagging and Pasting in Scikit-Learn
- Out-of-Bag Evaluation
- Random Patches and Random Subspaces
- Random Forests
- Extra-Trees
- Feature Importance
- Boosting
- AdaBoost
- Gradient Boosting
- Stacking
- Exercises
- 8. Dimensionality Reduction
- The Curse of Dimensionality
- Main Approaches for Dimensionality Reduction
- Projection
- Manifold Learning
- PCA
- Preserving the Variance
- Principal Components
- Projecting Down to d Dimensions
- Using Scikit-Learn
- Explained Variance Ratio
- Choosing the Right Number of Dimensions
- PCA for Compression
- Incremental PCA
- Randomized PCA
- Kernel PCA
- Selecting a Kernel and Tuning Hyperparameters
- LLE
- Other Dimensionality Reduction Techniques
- Exercises
- II. Neural Networks and Deep Learning
- 9. Up and Running with TensorFlow
- Installation
- Creating Your First Graph and Running It in a Session
- Managing Graphs
- Lifecycle of a Node Value
- Linear Regression with TensorFlow
- Implementing Gradient Descent
- Manually Computing the Gradients
- Using autodiff
- Using an Optimizer
- Feeding Data to the Training Algorithm
- Saving and Restoring Models
- Visualizing the Graph and Training Curves Using TensorBoard
- Name Scopes
- Modularity
- Sharing Variables
- Exercises
- 10. Introduction to Artificial Neural Networks
- From Biological to Artificial Neurons
- Biological Neurons
- Logical Computations with Neurons
- The Perceptron
- Multi-Layer Perceptron and Backpropagation
- Training an MLP with TensorFlows High-Level API
- Training a DNN Using Plain TensorFlow
- Construction Phase
- Execution Phase
- Using the Neural Network
- Fine-Tuning Neural Network Hyperparameters
- Number of Hidden Layers
- Number of Neurons per Hidden Layer
- Activation Functions
- Exercises
- From Biological to Artificial Neurons
- 11. Training Deep Neural Nets
- Vanishing/Exploding Gradients Problems
- Xavier and He Initialization
- Nonsaturating Activation Functions
- Batch Normalization
- Implementing Batch Normalization with TensorFlow
- Gradient Clipping
- Reusing Pretrained Layers
- Reusing a TensorFlow Model
- Reusing Models from Other Frameworks
- Freezing the Lower Layers
- Caching the Frozen Layers
- Tweaking, Dropping, or Replacing the Upper Layers
- Model Zoos
- Unsupervised Pretraining
- Pretraining on an Auxiliary Task
- Faster Optimizers
- Momentum optimization
- Nesterov Accelerated Gradient
- AdaGrad
- RMSProp
- Adam Optimization
- Learning Rate Scheduling
- Avoiding Overfitting Through Regularization
- Early Stopping
- 1 and 2 Regularization
- Dropout
- Max-Norm Regularization
- Data Augmentation
- Practical Guidelines
- Exercises
- Vanishing/Exploding Gradients Problems
- 12. Distributing TensorFlow Across Devices and Servers
- Multiple Devices on a Single Machine
- Installation
- Managing the GPU RAM
- Placing Operations on Devices
- Simple placement
- Logging placements
- Dynamic placement function
- Operations and kernels
- Soft placement
- Parallel Execution
- Control Dependencies
- Multiple Devices Across Multiple Servers
- Opening a Session
- The Master and Worker Services
- Pinning Operations Across Tasks
- Sharding Variables Across Multiple Parameter Servers
- Sharing State Across Sessions Using Resource Containers
- Asynchronous Communication Using TensorFlow Queues
- Enqueuing data
- Dequeuing data
- Queues of tuples
- Closing a queue
- RandomShuffleQueue
- PaddingFifoQueue
- Loading Data Directly from the Graph
- Preload the data into a variable
- Reading the training data directly from the graph
- Multithreaded readers using a Coordinator and a QueueRunner
- Other convenience functions
- Parallelizing Neural Networks on a TensorFlow Cluster
- One Neural Network per Device
- In-Graph Versus Between-Graph Replication
- Model Parallelism
- Data Parallelism
- Synchronous updates
- Asynchronous updates
- Bandwidth saturation
- TensorFlow implementation
- Exercises
- Multiple Devices on a Single Machine
- 13. Convolutional Neural Networks
- The Architecture of the Visual Cortex
- Convolutional Layer
- Filters
- Stacking Multiple Feature Maps
- TensorFlow Implementation
- Memory Requirements
- Pooling Layer
- CNN Architectures
- LeNet-5
- AlexNet
- GoogLeNet
- ResNet
- Exercises
- 14. Recurrent Neural Networks
- Recurrent Neurons
- Memory Cells
- Input and Output Sequences
- Basic RNNs in TensorFlow
- Static Unrolling Through Time
- Dynamic Unrolling Through Time
- Handling Variable Length Input Sequences
- Handling Variable-Length Output Sequences
- Training RNNs
- Training a Sequence Classifier
- Training to Predict Time Series
- Creative RNN
- Deep RNNs
- Distributing a Deep RNN Across Multiple GPUs
- Applying Dropout
- The Difficulty of Training over Many Time Steps
- LSTM Cell
- Peephole Connections
- GRU Cell
- Natural Language Processing
- Word Embeddings
- An EncoderDecoder Network for Machine Translation
- Exercises
- Recurrent Neurons
- 15. Autoencoders
- Efficient Data Representations
- Performing PCA with an Undercomplete Linear Autoencoder
- Stacked Autoencoders
- TensorFlow Implementation
- Tying Weights
- Training One Autoencoder at a Time
- Visualizing the Reconstructions
- Visualizing Features
- Unsupervised Pretraining Using Stacked Autoencoders
- Denoising Autoencoders
- TensorFlow Implementation
- Sparse Autoencoders
- TensorFlow Implementation
- Variational Autoencoders
- Generating Digits
- Other Autoencoders
- Exercises
- 16. Reinforcement Learning
- Learning to Optimize Rewards
- Policy Search
- Introduction to OpenAI Gym
- Neural Network Policies
- Evaluating Actions: The Credit Assignment Problem
- Policy Gradients
- Markov Decision Processes
- Temporal Difference Learning and Q-Learning
- Exploration Policies
- Approximate Q-Learning
- Learning to Play Ms. Pac-Man Using Deep Q-Learning
- Exercises
- Thank You!
- A. Exercise Solutions
- Chapter 1: The Machine Learning Landscape
- Chapter 2: End-to-End Machine Learning Project
- Chapter 3: Classification
- Chapter 4: Training Linear Models
- Chapter 5: Support Vector Machines
- Chapter 6: Decision Trees
- Chapter 7: Ensemble Learning and Random Forests
- Chapter 8: Dimensionality Reduction
- Chapter 9: Up and Running with TensorFlow
- Chapter 10: Introduction to Artificial Neural Networks
- Chapter 11: Training Deep Neural Nets
- Chapter 12: Distributing TensorFlow Across Devices and Servers
- Chapter 13: Convolutional Neural Networks
- Chapter 14: Recurrent Neural Networks
- Chapter 15: Autoencoders
- Chapter 16: Reinforcement Learning
- B. Machine Learning Project Checklist
- Frame the Problem and Look at the Big Picture
- Get the Data
- Explore the Data
- Prepare the Data
- Short-List Promising Models
- Fine-Tune the System
- Present Your Solution
- Launch!
- C. SVM Dual Problem
- D. Autodiff
- Manual Differentiation
- Symbolic Differentiation
- Numerical Differentiation
- Forward-Mode Autodiff
- Reverse-Mode Autodiff
- E. Other Popular ANN Architectures
- Hopfield Networks
- Boltzmann Machines
- Restricted Boltzmann Machines
- Deep Belief Nets
- Self-Organizing Maps
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
With the shift from data warehouses to data lakes, data now lands in repositories before it's been transformed, enabling engineers to model raw data into clean, well-defined datasets. dbt (data build tool) helps you take data further. This practical book shows data analysts, data engineers, BI de...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Get a concise yet comprehensive overview of Airtable, one of the most versatile platforms to emerge from the no-code movement. Whether you're planning a new project, sharing data analysis within your organization, tracking a detailed initiative among stakeholders, or dealing with any other projec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Implementing and designing systems that make suggestions to users are among the most popular and essential machine learning applications available. Whether you want customers to find the most appealing items at your online store, videos to enrich and entertain them, or news they need to know, rec...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Cyber risk management is one of the most urgent issues facing enterprises today. This book presents a detailed framework for designing, developing, and implementing a cyber risk management program that addresses your company's specific needs. Ideal for corporate directors, senior executives, secu...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn the core concepts of Vue.js, the modern JavaScript framework for building frontend applications and interfaces from scratch. With concise, practical, and clear examples, this book takes web developers step-by-step through the tools and libraries in the Vue.js ecosystem and shows them how to...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Many UX designers are surprised to learn that much of the job isn't about drawing things. It's about knowing what to draw and how to convince people to build it. Whether you're a one-person design team making products from scratch or a C-level product leader managing many products and strategies,...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, dat...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
If your organization plans to modernize services and move to the cloud from legacy software or a private cloud on premises, this book is for you. Software developers, solution architects, cloud engineers, and anybody interested in cloud technologies will learn fundamental concepts for cloud compu...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Analytics projects are frequently long, drawn-out affairs, requiring multiple teams and skills to clean, join, and eventually turn data into analysis for timely decision-making. Alteryx Designer changes all of that. With this low-code, self-service, drag-and-drop workflow platform, new and experi...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems AurĂŠlien GĂŠron (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.