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	Data Science Revealed (eBook)

	Data Science Revealed (eBook)
	Tshepo Chris Nokeri
	Tshepo Chris Nokeri

	Prezzo: € 49,91 Compra EPUB		Prezzo: € 49,91 Compra EPUB

	Formato :	EPUB

	Cloud:	Sì Scopri di più



	Lingua:	en


	Editore:	Apress

Codice EAN:	9781484268704
Anno pubblicazione:	2021
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	Note legali NOTE LEGALI a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso b) Informazioni sul prezzo Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina. I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese. Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc. Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine. In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi. c) Disponibilità I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita. Disponibilità immediata L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" ) L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Prenotazione libri scolastici Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto. Attualmente non disponibile L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile. Difficile reperibilità Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato. Chiudi
Descrizione Get insight into data science techniques such as data engineering and visualization, statistical modeling, machine learning, and deep learning. This book teaches you how to select variables, optimize hyper parameters, develop pipelines, and train, test, and validate machine and deep learning models. Each chapter includes a set of examples allowing you to understand the concepts, assumptions, and procedures behind each model. The book covers parametric methods or linear models that combat under- or over-fitting using techniques such as Lasso and Ridge. It includes complex regression analysis with time series smoothing, decomposition, and forecasting. It takes a fresh look at non-parametric models for binary classification (logistic regression analysis) and ensemble methods such as decision trees, support vector machines, and naive Bayes. It covers the most popular non-parametric method for time-event data (the Kaplan-Meier estimator). It also covers ways of solving classification problems using artificial neural networks such as restricted Boltzmann machines, multi-layer perceptrons, and deep belief networks. The book discusses unsupervised learning clustering techniques such as the K-means method, agglomerative and Dbscan approaches, and dimension reduction techniques such as Feature Importance, Principal Component Analysis, and Linear Discriminant Analysis. And it introduces driverless artificial intelligence using H2O. After reading this book, you will be able to develop, test, validate, and optimize statistical machine learning and deep learning models, and engineer, visualize, and interpret sets of data. What You Will Learn Design, develop, train, and validate machine learning and deep learning models Find optimal hyper parameters for superior model performance Improve model performance using techniques such as dimension reduction and regularization Extract meaningful insights for decision making using data visualization Who This Book Is For Beginning and intermediate level data scientists and machine learning engineers

Seguici su: Come contattarci: +39 02 91435530 Tutti i contatti

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