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Machine Learning with Python: Basic Concepts - Classification Regression - Clustering Paper Cover – January 1, 2024
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This paper meticulously covers key machine learning topics, ensuring readers grasp classification, regression, and clustering concepts, making it suitable for beginners and advanced learners alike.
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Provides practical examples and Python code snippets, facilitating a hands-on learning experience that enhances understanding and application of machine learning techniques in real-world scenarios.
Up-to-Date Content
Published in January 2024, this resource includes the latest trends and advancements in machine learning, ensuring that readers are equipped with current knowledge and skills relevant to the evolving field.
Detalles del producto
| Publishers | Distinguished Publishing |
| Date of publication | January 1, 2024 |
| Idioma | Turkish |
| Longitud de impresión | 516 pages |
| ISBN-10 | 9750290275 |
| ISBN-13 | 978-9750290275 |
| Dimensiones | 1 x 16 x 24 cm |
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Ideal for individuals new to machine learning seeking foundational knowledge in Python applications.
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Perfect resource for data science students looking to understand core concepts through practical examples and exercises.
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Great for professionals wanting to enhance their skill set or transition into data-centric roles through machine learning.
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Advanced Practitioners
Not suitable for those with advanced machine learning experience seeking in-depth exploration of complex algorithms.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Machine Learning with Python: Basic Concepts - Classification Regression - Clustering Paper Cover – January 1, 2024
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Respuesta: Yes, the simple narrative makes it accessible to university students and readers of all ages interested in machine learning. -
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Is this book part of a series?
Respuesta: Yes, it is the second book in a three-book series on Artificial Intelligence.
Ömer Deperlioğlu , Utku Köse Editorial Review
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Características y beneficios
- Comprehensive coverage of machine learning basics.
- Practical applications for real-world problem solving in Python.
- Easy-to-understand narrative suitable for all ages.
- Includes supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms.
- Detailed discussions on model creation, evaluation, and data science.
- Part of a three-book series on Artificial Intelligence.
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