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Start Machine Learning with Python ―Learn Feature Engineering and Machine Learning Basics with scikit-learn Tankobon Softcover – May 25, 2017
€ 32
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Ubuy ist bestrebt, Ihre Sicherheit und Privatsphäre zu schützen. Unser fortschrittliches Zahlungssicherheitssystem gewährleistet Vertraulichkeit, indem Ihre Daten während der Übertragung mit AES (Advanced Encryption Standards) und SSL (Secure Socket Layer) Protokollen verschlüsselt werden. Ihre Zahlungsdaten sind 100% sicher, da wir Ihre Zahlungsdaten nicht an Drittanbieter weitergeben.
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Besondere Merkmale
Produktdetails
| Verleger | u30aau30e9u30a4u30eau30fcu30b8u30e3u30d1u30f3 |
| Veröffentlichungsdatum | May 25, 2017 |
| Ausgabe | First Edition |
| Sprache | Japanese |
| Drucklänge | 373 pages |
| ISBN-10 | 4873117984 |
| ISBN-13 | 978-4873117980 |
| Artikelgewicht | 680 g |
| Abmessungen | 9.45 x 7.48 x 0.98 inches (24 x 19 x 2.5 cm) |
Für wen ist das Produkt geeignet?
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Beginner Programmers
Ideal for those new to programming who want to grasp machine learning fundamentals using Python.
-
Data Enthusiasts
Perfect for individuals interested in exploring data science and machine learning applications through hands-on experience.
-
Self-learners
Great for independent learners seeking structured material for understanding feature engineering and scikit-learn.
-
Erweiterte Benutzer
Not suitable for experienced practitioners already familiar with machine learning concepts and scikit-learn.
-
Academic Researchers
May not meet the advanced theoretical knowledge demands typical of academic research in machine learning.
-
Beschäftigte Fachleute
Not ideal for individuals with limited time who require concise, high-level machine learning over detailed tutorials.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Start Machine Learning with Python ―Learn Feature Engineering and Machine Learning Basics with scikit-learn Tankobon Softcover – May 25, 2017
Kunden Fragen und Antworten
-
Frage:
Who is the author of this book?
Antworten: The author is a seasoned expert and release manager for scikit-learn. -
Frage:
What topics are covered in this book?
Antworten: The book covers machine learning basics, feature engineering, and model evaluation. -
Frage:
Is this book suitable for beginners?
Antworten: Yes, it provides a solid foundation for individuals starting their machine learning journey.
Andreas C. Muller , Sarah Guido , 中田秀基 & 0 Electricity & Communications Editorial Review
Kundenbewertungen
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- Einschränkungen: Für international versandte Produkte beachten Sie bitte, dass jegliche Herstellergarantie nicht gültig sein könnte; Herstellerservice-Optionen nicht verfügbar sein könnten; Produkthandbücher, Gebrauchsanleitungen und Sicherheitshinweise nicht in der Sprache des Ziellandes verfasst sein könnten; die Produkte (und Begleitmaterialien) könnten nicht im Einklang mit den Standards, Spezifizierungen und Etikettierungsvorgaben des Ziellandes entworfen sein; und die Produkte könnten nicht der Voltzahl und anderen elektrischen Standards des Ziellandes entsprechen (weshalb, falls zutreffend, die Verwendung eines Adapters oder Umwandlers erforderlich sein könnte). Der Empfänger ist dafür verantwortlich sicherzustellen, dass das Produkt legal in das Zielland importiert werden kann. Bei der Bestellung von Ubuy oder seinen Partnern ist der Empfänger der eingetragene Importeur und muss sich an alle Gesetze und Regulierungen des Ziellandes halten.
- Nicht alle auf Ubuy aufgeführten Produkte werden zum Verkauf angeboten, da Ubuy eine globale Suchmaschine ist. Produkte unterliegen Export-/Handelsbestimmungen.
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Ubuy ist bestrebt, Ihre Sicherheit und Privatsphäre zu schützen. Unser fortschrittliches Zahlungssicherheitssystem gewährleistet Vertraulichkeit, indem Ihre Daten während der Übertragung mit AES (Advanced Encryption Standards) und SSL (Secure Socket Layer) Protokollen verschlüsselt werden. Ihre Zahlungsdaten sind 100% sicher, da wir Ihre Zahlungsdaten nicht an Drittanbieter weitergeben.
Merkmale und Vorteile
- Expert guidance from a seasoned scikit-learn release manager.
- Step-by-step instructions for mastering machine learning basics.
- In-depth coverage of feature engineering and model evaluation.
- Build highly accurate predictive models with practical techniques.
- Unique features not found in conventional machine learning manuals.
- Perfect for beginners looking to establish a solid foundation.
