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	Machine Learning in Action (eBook)

	Machine Learning in Action (eBook)
	Peter Harrington
	Peter Harrington

	Prezzo: € 39,46 Compra EPUB		Prezzo: € 39,46 Compra EPUB

	Formato :	EPUB

	Cloud:	Sì Scopri di più



	Lingua:	en


	Editore:	Manning

Codice EAN:	9781638352457
Anno pubblicazione:	2012
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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 Summary Machine Learning in Action is unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. You'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification. About the Book A machine is said to learn when its performance improves with experience. Learning requires algorithms and programs that capture data and ferret out the interestingor useful patterns. Once the specialized domain of analysts and mathematicians, machine learning is becoming a skill needed by many. Machine Learning in Action is a clearly written tutorial for developers. It avoids academic language and takes you straight to the techniques you'll use in your day-to-day work. Many (Python) examples present the core algorithms of statistical data processing, data analysis, and data visualization in code you can reuse. You'll understand the concepts and how they fit in with tactical tasks like classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification. Readers need no prior experience with machine learning or statistical processing. Familiarity with Python is helpful. Purchase of the print book comes with an offer of a free PDF, ePub, and Kindle eBook from Manning. Also available is all code from the book. What's Inside A no-nonsense introduction Examples showing common ML tasks Everyday data analysis Implementing classic algorithms like Apriori and Adaboos Table of Contents PART 1 CLASSIFICATION Machine learning basics Classifying with k-Nearest Neighbors Splitting datasets one feature at a time: decision trees Classifying with probability theory: naïve Bayes Logistic regression Support vector machines Improving classification with the AdaBoost meta algorithm PART 2 FORECASTING NUMERIC VALUES WITH REGRESSION Predicting numeric values: regression Tree-based regression PART 3 UNSUPERVISED LEARNING Grouping unlabeled items using k-means clustering Association analysis with the Apriori algorithm Efficiently finding frequent itemsets with FP-growth PART 4 ADDITIONAL TOOLS Using principal component analysis to simplify data Simplifying data with the singular value decomposition Big data and MapReduce

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