- Pagina principala /
- Japanese Books /
- Science & Technology /
- Electricity & Communications /
- Start Machine Learning with Python ―Learn Feature Engin...
Start Machine Learning with Python ―Learn Feature Engineering and Machine Learning Basics with scikit-learn Tankobon Softcover – May 25, 2017
RON 174
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from JP
Ubuy depune eforturi pentru a vă proteja securitatea și confidențialitatea. Sistemul nostru avansat de securitate a plăților asigură confidențialitatea prin criptarea informațiilor dvs. în timpul transmisiei folosind protocoalele AES (Advanced Encryption Standards) și SSL (Secure Socket Layer). Detaliile dvs. de plată sunt 100% sigure, deoarece nu partajăm datele dvs. de plată cu vânzători terți.
Start your journey into machine learning with step-by-step instructions from an expert on the classic scikit-learn library.
Fast
Shipping
Retur
gratuit*
Ambalaj sigur
Produse originale 100%
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Detalii produs
| Publisher | u30aau30e9u30a4u30eau30fcu30b8u30e3u30d1u30f3 |
| Publication date | May 25, 2017 |
| Edition | First Edition |
| Language | Japanese |
| Print length | 373 pages |
| ISBN-10 | 4873117984 |
| ISBN-13 | 978-4873117980 |
| Item Weight | 680 g |
| Dimensions | 9.45 x 7.48 x 0.98 inches (24 x 19 x 2.5 cm) |
DESCRIEREA PRODUSULUI
Start Machine Learning with Python ―Learn Feature Engineering and Machine Learning Basics with scikit-learn Tankobon Softcover – May 25, 2017
Întrebări și răspunsuri ale clienților
-
întrebare:
Who is the author of this book?
Răspuns: The author is a seasoned expert and release manager for scikit-learn. -
întrebare:
What topics are covered in this book?
Răspuns: The book covers machine learning basics, feature engineering, and model evaluation. -
întrebare:
Is this book suitable for beginners?
Răspuns: 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
The book, "Start Machine Learning with Python," has received positive reception from readers, particularly those who are new to machine learning and want to learn through practical examples using the scikit-learn library. Customers appreciate the way the author explains complex topics, particularly unsupervised learning and feature engineering, without heavy reliance on mathematical formulas. The book appears to be accessible yet comprehensive, covering key topics such as supervised and unsupervised learning, model evaluation, and the usage of Python code examples, which many found helpful in their learning process. Readers have noted that the practical approaches and sample codes provided throughout the chapters significantly enhance the learning experience. The chapter on model evaluation and improvement has been highlighted as a key strength, with many expressing that the techniques discussed are invaluable for anyone facing challenges in evaluating models. Additionally, the explanations of the scikit-learn pipeline feature are praised for their usefulness. However, some users point out areas of improvement. Certain readers found the sections on unsupervised learning and text data handling a bit challenging, particularly if they did not have prior knowledge of these subjects. There were also comments regarding the reliance on the author's custom library, "mglearn," which some found to be too opaque, making it difficult to understand the examples fully. Additionally, the presence of the matplotlib library in sample code without sufficient background explanations left some readers confused. Overall, "Start Machine Learning with Python" is Considered a strong resource for those looking to grasp the fundamentals of machine learning, especially if they already possess some basic understanding of the subject. It is best suited for individuals who are eager to dive into practical applications with scikit-learn rather than complete beginners in programming or machine learning. **
Recenziile și evaluările clienților
-
5 stele
100%
-
4 stele
0%
-
3 stele
0%
-
2 stele
0%
-
1 stele
0%
Faceți o recenzie pentru acest produs
Spuneți-vă părerile și altor clienți
Pro
- Clear explanations of complex topics, especially in unsupervised learning.
- Practical examples and Python code using scikit-learn.
- Strong focus on model evaluation and improvement.
- Useful information on scikit-learn's pipeline feature.
Contra
- Some chapters may be challenging for absolute beginners without prior knowledge.
Istoric de Preț al Produsului
Important
- Limite: Pentru produsele expediate la nivel internațional, vă rugăm să rețineți că este posibil ca garanția producătorului să nu fie valabilă; este posibil ca opțiunile de service ale producătorului să nu fie disponibile; este posibil ca manualele, instrucțiunile și avertismentele de siguranță ale produsului să nu fie în limba țării de destinație; este posibil ca produsele (și materialele însoțitoare) să nu fie proiectate în conformitate cu standardele, specificațiile și cerințele privind etichetarea din țara de destinație; este posibil ca produsele să nu fie conforme cu voltajul și cu alte standarde electrice din țara de destinație (necesitând utilizarea unui adaptor sau convertor, dacă este cazul). Destinatarul este responsabil pentru asigurarea faptului că produsul poate fi importat legal în țara de destinație. Când comandați de pe Ubuy sau de la afiliații acestuia, destinatarul este importatorul înregistrat și trebuie să respecte toate legile și reglementările din țara de destinație
- Nu toate produsele listate pe Ubuy sunt de vânzare, deoarece Ubuy este un motor de căutare global. Produsele sunt supuse reglementărilor privind exportul/comerțul.
RON 174
Comandați acum și primiți Miercuri, Iulie 01
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
Ubuy depune eforturi pentru a vă proteja securitatea și confidențialitatea. Sistemul nostru avansat de securitate a plăților asigură confidențialitatea prin criptarea informațiilor dvs. în timpul transmisiei folosind protocoalele AES (Advanced Encryption Standards) și SSL (Secure Socket Layer). Detaliile dvs. de plată sunt 100% sigure, deoarece nu partajăm datele dvs. de plată cu vânzători terți.
Caracteristici și avantaje
- 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.
