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Artigo n.º:
185384622
Mastering Machine Learning Algorithms: Expert techniques to implement popular machine learning algorithms and fine-tune your models (Paperback)
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O que se Destaca
Expert Techniques
Offers advanced strategies for implementing and fine-tuning algorithms, ensuring users can elevate their machine learning models to meet specific project requirements and industry standards.
Comprehensive Guidance
Covers a broad range of popular algorithms with step-by-step instructions, making complex concepts accessible for learners at all levels and enhancing their data science skillset.
Practical Applications
Includes real-world examples and case studies, demonstrating how to apply machine learning algorithms effectively, thus bridging the gap between theory and practice for better understanding.
Detalhes do produto
| Manual & guide type | Instruction Manual |
| Book format | Paperback |
| Skill level | Expert |
| Pages | 576 |
| Language | English |
| Brand | Giuseppe Bonaccorso |
| Author | Giuseppe Bonaccorso |
| Publisher | Packt Publishing |
| Manufacturer | Packt Publishing |
| Genre | Education |
| Bisac subject heading | Computers |
| Height | 9.25 in (23.5 cm) |
| Original languages | English |
| Item Weight | 1 lbs (450 grams) |
Quem Deverá Comprar?
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Aspiring Data Scientists
This book is ideal for beginners aiming to understand and implement machine learning algorithms effectively.
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Intermediate Practitioners
Experienced users looking to deepen their knowledge and fine-tune their machine learning models will find valuable insights.
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Academic Professionals
Researchers and educators can utilize this book to support their curriculum and enhance teaching methods in machine learning.
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Absolute Beginners
Those with no prior knowledge of programming or statistics may find the material too advanced and challenging to grasp.
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Mastering Machine Learning Algorithms: Expert techniques to implement popular machine learning algorithms and fine-tune your models (Paperback)
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Giuseppe Bonaccorso Data Modeling & Design Books Editorial Review
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