ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Język publikacji: angielski
    Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okładka ebooka

    Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okładka ebooka

    Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okładka audiobooka MP3

    Data Science Algorithms in a Week. Top 7 algorithms for scientific computing, data analysis, and machine learning - Second Edition David Natingga - okładka audiobooks CD

    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    214
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi

    Ebook

    119,00 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Machine learning applications are highly automated and self-modifying, and continue to improve over time with minimal human intervention, as they learn from the trained data. To address the complex nature of various real-world data problems, specialized machine learning algorithms have been developed. Through algorithmic and statistical analysis, these models can be leveraged to gain new knowledge from existing data as well.
    Data Science Algorithms in a Week addresses all problems related to accurate and efficient data classification and prediction. Over the course of seven days, you will be introduced to seven algorithms, along with exercises that will help you understand different aspects of machine learning. You will see how to pre-cluster your data to optimize and classify it for large datasets. This book also guides you in predicting data based on existing trends in your dataset. This book covers algorithms such as k-nearest neighbors, Naive Bayes, decision trees, random forest, k-means, regression, and time-series analysis.
    By the end of this book, you will understand how to choose machine learning algorithms for clustering, classification, and regression and know which is best suited for your problem

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Dávid Natingga jest naukowcem specjalizującym się w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zajmuje się teorią obliczeń i wykorzystaniem matematyki w algorytmach SI. Wcześniej optymalizował algorytmy na potrzeby uczenia maszynowego oraz big data. Jest autorem ciekawego algorytmu sugerowania produktów na podstawie preferencji klientów i cech gatunków kawy. W 2016 roku spędził osiem miesięcy jako research visitor w Japońskim Instytucie Naukowo-Technologicznym w Kanazawie.

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint