Book description: Machine learning is a branch of artificial intelligence that designs algorithms that improve their performance based on empirical data.
Machine learning is one of the most active and exciting fields of computer science today, mainly because of its many application options ranging from pattern recognition and in-depth data analysis to robotics, computational vision, bioinformatics, and computational linguistics.
Machine learning is above all a discipline that can contribute to many domains and has very challenging applications.
This is the area where most publications in academia are concerned with artificial intelligence, and all major companies, such as Google, Facebook or Microsoft, apply machine learning methods in their applications.
This book covers the theory, principles and tricks to machine learning and provides an overview of its applications in Python.
In the field of data science, it comes quite natural that you should learn Python.
If you're wondering why Python is the answer, the answer is that there are already ready packages (statistical and numerical) for analyzing data such as Py Brain, Num Py, and My SQL.
Machine learning integrates computers and statistics that allow computers to learn new tasks.
There are Python modules - such as Scikit-learn, Tensorflow, and Theano - that support machine learning so that you can do cool things such as spam detection and fingerprint identification.
So these are some of the concepts that you will master reading this book.
At last, the best way to learn data science is to do it, and there is no alternative.
We firmly believe that at the end of this book, you will be equipped with all the necessary skills that are required to embed a Python model into a real-life application.
You'll be able to implement some useful skills, and tricks to help you overcome any obstacle.
That is the ultimate goal behind designing the book, Machine Learning with Python - Comprehensive Guide of Tips and Tricks of using Mach.
| Description | Machine learning is a branch of artificial intelligence that designs algorithms that improve their performance based on empirical data |
|---|
Independently Published este un brand dedicat creatorilor care aleg să-și spună povestea pe cont propriu.
Indiferent că este vorba despre autori de cărți, designeri grafici, ilustratori sau antreprenori din zona de conținut, misiunea noastră este să oferim o platformă solidă, instrumente eficiente și sprijin real pentru fiecare etapă a procesului de publicare.
Trăim într-o eră în care vocile autentice, independente, sunt mai valoroase ca niciodată.
Independently Published vine în sprijinul celor care aleg să își păstreze controlul creativ, financiar și strategic asupra lucrărilor lor, oferind soluții moderne pentru publicare, promovare și distribuție – fie că e vorba de format tipărit, digital sau multimedia.
Ce oferim: – Asistență completă pentru publicarea independentă: de la editare și design de copertă, până la layout și producție – Soluții flexibile pentru tipărire la cerere și distribuție globală – Platforme prietenoase pentru autori, fără costuri ascunse și fără compromisuri asupra drepturilor de autor – Suport dedicat pentru branding, promovare și creșterea vizibilității în piață – Acces la o comunitate de creatori independenți, editori, cititori și colaboratori din întreaga lume Independently Published nu este doar un furnizor de servicii, ci un partener de drum lung pentru fiecare creator care își dorește să-și vadă munca apreciată exact așa cum a fost concepută: autentică, personală și fără filtre impuse de editori tradiționali.
Aici, fiecare proiect este tratat cu respect, profesionalism și grijă pentru detalii.
Credem în ideile curajoase, în poveștile spuse cu sinceritate și în forța unei comunități creative care nu se teme să iasă din tipare.
Independently Published – pentru că unele povești merită să fie spuse exact așa cum sunt.
De tine.
Independently Published Machine learning with python: comprehensive guide of tips and tricks of using machine learning theories with python, paperback/ethan williams
