معرفی و ارزیابی کتاب
Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python
Abdulhamit Subasi
English
Advanced
یادگیری ماشین
4.9 / 5
0 نظر
2020
سال انتشار
524
صفحه
356
بازدید
Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python is a problem solver’s guide for creating real-world intelligent systems. It provides a comprehensive approach with concepts, practices, hands-on examples, and sample code. The book teaches readers the vital skills required
پیش از خواندن
این کتاب چه چیزی به شما میدهد؟
Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python is a problem solver’s guide for creating real-world intelligent systems. It provides a comprehensive approach with concepts, practices, hands-on examples, and sample code. The book teaches readers the vital skills required to understand and solve different problems with machine learning. It teaches machine learning techniques necessary to become a successful practitioner, through the presentation of real-world case studies in Python machine learning ecosystems. The book also focuses on building a foundation of machine learning knowledge to solve different real-world case studies across various fields, including biomedical signal analysis, healthcare, security, economics, and finance. Moreover, it covers a wide range of machine learning models, including regression, classification, and forecasting. The goal of the book is to help a broad range of readers, including IT professionals, analysts, developers, data scientists, engineers, and graduate students, to solve their own real-world problems.
از این کتاب بپرس
پرسشت با عنوان و نویسنده همین کتاب برای دستیار ارسال میشود. هر پاسخ ۲ امتیاز مصرف میکند.
وارد شوید تا بتوانید از دستیار کتاب بپرسید.
نظر خوانندگان
0 نظر، میانگین 4.9 از ۵
هنوز نظری ثبت نشده
اگر این کتاب را خواندهاید، تجربهتان را با دیگران به اشتراک بگذارید.
نظر خودت را بنویس
وارد شوید تا نظر خود را ثبت کنید.
پرسش و پاسخ خوانندگان
سؤال مشخص بپرس و از تجربه جامعه استفاده کن.
وارد شوید تا سؤال بپرسید یا پاسخ بدهید.
هنوز پرسشی ثبت نشده
اولین سؤال روشن و مفید را شما مطرح کنید.