BOOKS - Python Machine Learning 100 Drills with Solution Diagrams
Python Machine Learning 100 Drills with Solution Diagrams - Kirigaya Yui, Yuko Takahashi, Fujisaki Ryousuke 2024 EPUB Independently published BOOKS
ECO~23 kg CO²

2 TON

Views
84205

Telegram
 
Python Machine Learning 100 Drills with Solution Diagrams
Author: Kirigaya Yui, Yuko Takahashi, Fujisaki Ryousuke
Year: 2024
Pages: 615
Format: EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Python Machine Learning 100 Drills with Solution Diagrams is a comprehensive guide to mastering machine learning concepts using Python. The book covers a wide range of topics, from basic linear regression to advanced neural networks, and provides readers with practical exercises and solution diagrams to help them solidify their understanding of the material. The book begins by introducing the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and then delves into more advanced topics such as clustering, decision trees, and support vector machines. Each chapter includes a series of drills that challenge readers to apply their knowledge of the concepts covered in the chapter, with solution diagrams provided at the end of each chapter to help them check their work. One of the key strengths of this book is its focus on practical application. Rather than simply presenting theoretical concepts, the author provides readers with real-world examples and exercises that can be used to develop their skills in machine learning. This makes it an ideal resource for anyone looking to gain hands-on experience with machine learning in Python. As technology continues to evolve at an ever-increasing pace, it is becoming increasingly important for individuals to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This means not only staying up-to-date with the latest advancements in fields like machine learning, but also being able to understand and apply these advancements in a meaningful way. Python Machine Learning 100 Drills with Solution Diagrams provides readers with the tools they need to do just that.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagram - комплексное руководство по освоению концепций машинного обучения с помощью Python. Книга охватывает широкий спектр тем, от базовой линейной регрессии до продвинутых нейронных сетей, и предоставляет читателям практические упражнения и диаграммы решений, чтобы помочь им укрепить свое понимание материала. Книга начинается с введения основ машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, а затем углубляется в более продвинутые темы, такие как кластеризация, деревья решений и машины опорных векторов. Каждая глава включает в себя серию упражнений, которые заставляют читателей применять свои знания концепций, описанных в главе, с диаграммами решений, приведенными в конце каждой главы, чтобы помочь им проверить свою работу. Одной из ключевых сильных сторон этой книги является ее направленность на практическое применение. Вместо того, чтобы просто представлять теоретические концепции, автор предоставляет читателям реальные примеры и упражнения, которые могут быть использованы для развития их навыков в машинном обучении. Это делает его идеальным ресурсом для всех, кто хочет получить практический опыт с машинным обучением на Python. Поскольку технологии продолжают развиваться все возрастающими темпами, для людей становится все более важным разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это означает не только быть в курсе последних достижений в таких областях, как машинное обучение, но и уметь осмысленно понимать и применять эти достижения. Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagrams предоставляет читателям необходимые для этого инструменты.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagram est un guide complet pour apprendre les concepts d'apprentissage automatique avec Python. livre couvre un large éventail de sujets, de la régression linéaire de base aux réseaux neuronaux avancés, et fournit aux lecteurs des exercices pratiques et des diagrammes de solutions pour les aider à renforcer leur compréhension du matériel. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec et sans professeur, puis s'approfondit dans des sujets plus avancés tels que le clustering, les arbres de décision et les machines vectorielles de référence. Chaque chapitre comprend une série d'exercices qui amènent les lecteurs à appliquer leurs connaissances des concepts décrits dans le chapitre, avec des diagrammes de solutions donnés à la fin de chaque chapitre pour les aider à tester leur travail. L'une des principales forces de ce livre est son accent sur l'application pratique. Au lieu de simplement présenter des concepts théoriques, l'auteur fournit aux lecteurs des exemples réels et des exercices qui peuvent être utilisés pour développer leurs compétences en apprentissage automatique. Cela en fait une ressource idéale pour tous ceux qui veulent acquérir une expérience pratique avec l'apprentissage automatique sur Python. À mesure que la technologie continue d'évoluer à un rythme croissant, il devient de plus en plus important pour les gens de développer un paradigme personnel de perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cela signifie non seulement être au courant des dernières avancées dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, mais aussi être capable de comprendre et d'appliquer ces avancées de manière significative. Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagrams fournit aux lecteurs les outils dont ils ont besoin pour le faire.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diamb es una guía completa para dominar los conceptos de aprendizaje automático con Python. libro cubre una amplia gama de temas, desde la regresión lineal básica hasta las redes neuronales avanzadas, y proporciona a los lectores ejercicios prácticos y diagramas de soluciones para ayudarlos a fortalecer su comprensión del material. libro comienza con la introducción de los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con y sin maestro, y luego profundiza en temas más avanzados como el clustering, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de referencia. Cada capítulo incluye una serie de ejercicios que obligan a los lectores a aplicar su conocimiento de los conceptos descritos en el capítulo, con diagramas de decisión dados al final de cada capítulo para ayudarles a poner a prueba su trabajo. Uno de los puntos fuertes clave de este libro es su enfoque en la aplicación práctica. En lugar de simplemente representar conceptos teóricos, el autor proporciona a los lectores ejemplos reales y ejercicios que pueden ser utilizados para desarrollar sus habilidades en el aprendizaje automático. Esto lo convierte en un recurso perfecto para cualquier persona que desee obtener una experiencia práctica con el aprendizaje automático en Python. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo cada vez mayor, es cada vez más importante que las personas desarrollen un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Esto significa no solo estar al tanto de los últimos avances en áreas como el aprendizaje automático, sino también poder entender y aplicar estos avances de manera significativa. Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagrams proporciona a los lectores las herramientas que necesitan para hacerlo.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagram è una guida completa per l'apprendimento dei concetti di apprendimento automatico con Python. Il libro comprende una vasta gamma di temi, dalla regressione lineare di base alle reti neurali avanzate, e fornisce ai lettori esercizi pratici e diagrammi di soluzioni per aiutarli a rafforzare la loro comprensione del materiale. Il libro inizia con l'introduzione di basi di apprendimento automatico, compreso l'apprendimento con e senza insegnante, e poi approfondisce su temi più avanzati come clustering, alberi di soluzioni e macchine vettori di supporto. Ogni capitolo comprende una serie di esercizi che spingono i lettori ad applicare la loro conoscenza dei concetti descritti nel capitolo, con i diagrammi delle soluzioni riportati alla fine di ogni capitolo per aiutarli a testare il loro lavoro. Uno dei punti di forza chiave di questo libro è il suo orientamento verso l'applicazione pratica. Invece di semplicemente rappresentare i concetti teorici, l'autore fornisce ai lettori esempi reali e esercizi che possono essere utilizzati per sviluppare le loro abilità nell'apprendimento automatico. Questo lo rende una risorsa ideale per tutti coloro che vogliono ottenere un'esperienza pratica con l'apprendimento automatico su Python. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo crescente, diventa sempre più importante per le persone sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Ciò significa non solo essere consapevoli dei recenti progressi in settori come l'apprendimento automatico, ma anche essere in grado di comprendere e applicare in modo significativo questi progressi. Python Machine arning 100 Drills with Solutions Diagrams fornisce ai lettori gli strumenti necessari.
Python Machine Arning 100 Drills with Solution Diagram ist eine umfassende Anleitung zur Beherrschung von Machine-arning-Konzepten mit Python. Das Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, von grundlegender linearer Regression bis hin zu fortgeschrittenen neuronalen Netzen, und bietet den sern praktische Übungen und Lösungsdiagramme, die ihnen helfen, ihr Verständnis des Materials zu stärken. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich des rnens mit und ohne hrer, und geht dann tiefer in fortgeschrittenere Themen wie Clustering, Entscheidungsbäume und Unterstützungsvektormaschinen. Jedes Kapitel enthält eine Reihe von Übungen, die die ser dazu bringen, ihr Wissen über die im Kapitel beschriebenen Konzepte mit den am Ende jedes Kapitels angegebenen Entscheidungsdiagrammen anzuwenden, um ihnen zu helfen, ihre Arbeit zu überprüfen. Eine der Hauptstärken dieses Buches ist sein Fokus auf die praktische Anwendung. Anstatt nur theoretische Konzepte zu präsentieren, bietet der Autor den sern reale Beispiele und Übungen, die verwendet werden können, um ihre Fähigkeiten im maschinellen rnen zu entwickeln. Dies macht es zu einer idealen Ressource für alle, die praktische Erfahrungen mit maschinellem rnen in Python sammeln möchten. Da sich die Technologie immer schneller weiterentwickelt, wird es für den Menschen immer wichtiger, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Das bedeutet, sich nicht nur über die neuesten Entwicklungen in Bereichen wie dem maschinellen rnen auf dem Laufenden zu halten, sondern diese auch sinnvoll verstehen und anwenden zu können. Python Machine Arning 100 Drills mit Solution Diagrams bietet den sern die Werkzeuge, die sie dafür benötigen.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagram - kompleksowy przewodnik po koncepcjach uczenia maszynowego masteringu za pomocą Pythona. Książka obejmuje szeroki wachlarz tematów, od podstawowej regresji liniowej po zaawansowane sieci neuronowe, i zapewnia czytelnikom praktyczne ćwiczenia i schematy decyzji, aby pomóc im wzmocnić ich zrozumienie materiału. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia maszynowego, w tym nadzorowanego i niezabezpieczonego uczenia się, a następnie odkłada się na bardziej zaawansowane tematy, takie jak klastry, drzewa decyzji i obsługa maszyn wektorowych. Każdy rozdział zawiera szereg ćwiczeń, które zmuszają czytelników do stosowania swojej wiedzy na temat pojęć opisanych w rozdziale, wraz z wykresami decyzji przedstawionymi na końcu każdego rozdziału, aby pomóc im w przetestowaniu ich pracy. Jedną z kluczowych zalet tej książki jest jej skupienie się na praktycznym zastosowaniu. Zamiast po prostu prezentować koncepcje teoretyczne, autor dostarcza czytelnikom przykładów i ćwiczeń świata rzeczywistego, które można wykorzystać do rozwijania swoich umiejętności w nauce maszyn. To sprawia, że jest to idealne źródło dla każdego, kto chce uzyskać praktyczne doświadczenie z uczenia maszynowego Pythona. W miarę jak technologia rozwija się w coraz większym tempie, coraz ważniejsze staje się dla ludzi opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Oznacza to nie tylko utrzymanie na bieżąco najnowszych osiągnięć w takich dziedzinach, jak uczenie maszynowe, ale także możliwość znaczącego zrozumienia i zastosowania tych postępów. Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagrams zapewnia czytelnikom narzędzia, których potrzebują, aby to zrobić.
''
Çözüm Diyagramlı 100 Matkap içeren Python Makinesi - Python kullanarak makine öğrenme kavramlarına hakim olmak için kapsamlı bir rehber. Kitap, temel doğrusal regresyondan gelişmiş sinir ağlarına kadar çok çeşitli konuları kapsar ve okuyuculara materyal hakkındaki anlayışlarını güçlendirmelerine yardımcı olacak pratik alıştırmalar ve karar şemaları sunar. Kitap, denetimli ve denetimsiz öğrenme dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini tanıtarak başlar ve daha sonra kümeleme, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi daha gelişmiş konulara girer. Her bölüm, okuyucuları bölümde açıklanan kavramlar hakkındaki bilgilerini uygulamaya zorlayan bir dizi alıştırma içerir ve her bölümün sonunda çalışmalarını test etmelerine yardımcı olacak karar şemaları sağlanır. Bu kitabın en güçlü yanlarından biri pratik uygulamaya odaklanmasıdır. Sadece teorik kavramları sunmaktan ziyade, yazar okuyuculara makine öğrenimindeki becerilerini geliştirmek için kullanılabilecek gerçek dünyadan örnekler ve alıştırmalar sunar. Bu, Python makine öğrenimi ile uygulamalı deneyim kazanmak isteyen herkes için ideal bir kaynaktır. Teknoloji artan bir oranda gelişmeye devam ettikçe, insanların modern bilgiyi geliştirme teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeleri giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu, yalnızca makine öğrenimi gibi alanlardaki en son gelişmeleri takip etmek değil, aynı zamanda bu gelişmeleri anlamlı bir şekilde anlayabilmek ve uygulayabilmek anlamına gelir. Çözüm Diyagramlarıyla 100 Matkap içeren Python Makinesi, okuyuculara bunu yapmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlar.
Python Machine Grounding 100 Drills with Solution Diagram - دليل شامل لإتقان مفاهيم التعلم الآلي باستخدام Python. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، من الانحدار الخطي الأساسي إلى الشبكات العصبية المتقدمة، ويزود القراء بتمارين عملية ورسوم بيانية للقرارات لمساعدتهم على تعزيز فهمهم للمادة. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، ثم يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل التجميع، وأشجار القرار، وآلات ناقلات الدعم. يتضمن كل فصل سلسلة من التمارين التي تجبر القراء على تطبيق معرفتهم بالمفاهيم الموصوفة في الفصل، مع رسوم بيانية للقرارات مقدمة في نهاية كل فصل لمساعدتهم على اختبار عملهم. تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية لهذا الكتاب في تركيزه على التطبيق العملي. بدلاً من مجرد تقديم المفاهيم النظرية، يقدم المؤلف للقراء أمثلة وتمارين واقعية يمكن استخدامها لتطوير مهاراتهم في التعلم الآلي. هذا يجعلها موردًا مثاليًا لأي شخص يتطلع إلى اكتساب خبرة عملية في التعلم الآلي من Python. مع استمرار تطور التكنولوجيا بمعدل متزايد، أصبح من المهم بشكل متزايد للناس تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. هذا لا يعني فقط مواكبة أحدث التطورات في مجالات مثل التعلم الآلي، ولكن أيضًا القدرة على فهم وتطبيق هذه التطورات بشكل هادف. توفر Python Machine التي تعمل على تطوير 100 تدريبات باستخدام مخططات الحل للقراء الأدوات التي يحتاجونها للقيام بذلك.
Python Machine arning 100 Drills with Solution Diagram是使用Python掌握機器學習概念的綜合指南。該書涵蓋了從基本線性回歸到高級神經網絡的廣泛主題,並為讀者提供了實用的練習和決策圖,以幫助他們增強對材料的理解。該書首先介紹了機器學習的基本知識,包括與老師和沒有老師一起學習,然後深入研究了更高級的主題,例如聚類,決策樹和參考向量機器。每個章節包括一系列練習,這些練習使讀者應用他們對章節中描述的概念的了解,並在每個章節末尾給出了解決方案圖,以幫助他們驗證自己的工作。本書的主要優勢之一是著重於實際應用。作者沒有簡單地代表理論概念,而是為讀者提供了可以用來發展機器學習技能的真實例子和練習。這使得它成為任何希望在Python上獲得機器學習實踐經驗的人的理想資源。隨著技術繼續以日益增長的速度發展,人們越來越需要發展一種個人範式,以便了解現代知識的技術發展。這意味著不僅要跟上機器學習等領域的最新進展,而且要能夠有意義地理解和應用這些成就。Python Machine Arning 100 Drills with Solution Diagrams為讀者提供所需的工具。

You may also be interested in:

Mastering Classification Algorithms for Machine Learning: Learn how to apply Classification algorithms for effective Machine Learning solutions (English Edition)
Learn Python The Ultimate Beginner’s Guide to Learning the Basics of Python in an Advanced Course Filled with Notions, Tips, and Tricks (Python for Beginners, Book 1)
Deep Learning With Python Simple and Effective Tips and Tricks to Learn Deep Learning with Python
Python programming for beginners 3 books in 1 Beginner|s guide, Data science and Machine learning. Switch from noobgramming to PROgramming in 27 days and bring out your code poet attitude
Natural Language Processing with Python Updated Edition From Basics to Advanced Projects Mastering Text Analysis, Machine Learning Models, and Chatbot Development (Mastering the AI Revolution)
PYTHON FOR BEGINNERS: A Complete Guide To Learn Programming, Data Science, Machine Learning And Coding Language Which Explain Step By Step Useful Tips And Tricks And Hands-On Exercises
Machine Learning in Trading: Step by step implementation of Machine Learning models
Machine Learning in Microservices: Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
Deep Machine Learning Complete Tips and Tricks to Deep Machine Learning
Linear Algebra And Optimization With Applications To Machine Learning - Volume II Fundamentals of Optimization Theory with Applications to Machine Learning
Machine Learning With Python For Beginners: A Step-By-Step Guide with Hands-On Projects (Learn Coding Fast with Hands-On Project Book 7)
Machine Learning in Python for Dynamic Process Systems A practitioner’s guide for building process modeling, predictive, and monitoring solutions using dynamic data
Tensorflow for Quantitative Finance Transform Financial Analysis with TensorFlow|s Cutting-Edge Machine Learning Techniques (Python Libraries for Finance)
Machine Learning in Python for Dynamic Process Systems A practitioner’s guide for building process modeling, predictive, and monitoring solutions using dynamic data
Tensorflow for Quantitative Finance Transform Financial Analysis with TensorFlow|s Cutting-Edge Machine Learning Techniques (Python Libraries for Finance)
Deep Learning With Python Advanced and Effective Strategies of Using Deep Learning with Python Theories
Python Data Science The Ultimate Handbook for Beginners on How to Explore NumPy for Numerical Data, Pandas for Data Analysis, IPython, Scikit-Learn and Tensorflow for Machine Learning and Business
Tensorflow for Quantitative Finance: Transform Financial Analysis with TensorFlow|s Cutting-Edge Machine Learning Techniques (Python Libraries for Finance Book 5)
Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton Series in Modern Observational Astronomy, 1)
Programming Puzzles: Python Edition: Learning Python Programming for Beginners and Experienced Programmers [Increasingly Challenging Python Challenges with Solutions]
Computer Programming And Cyber Security for Beginners This Book Includes Python Machine Learning, SQL, Linux, Hacking with Kali Linux, Ethical Hacking. Coding and Cybersecurity Fundamentals
The Best Python Programming Step-By-Step Beginners Guide: Easily Master Software engineering with Machine Learning, Data Structures, Syntax, Django Object-Oriented Programming, and AI application
Mastering Excel VBA and Machine Learning A Complete, Step-by-Step Guide To Learn and Master Excel VBA and Machine Learning From Scratch
Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces
Python for Data Science Master Data Analysis from Scratch, with Business Analytics Tools and Step-by-Step techniques for Beginners. The Future of Machine Learning & Applied Artificial Intelligence
Practical Data Science with Jupyter Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter
Coding with Python The Ultimate Guide For Data Science, a Smart Way to Program With Python, Understand Data Analytics and Deep Learning Faster Computer Programming for Beginners (Book Python 3)
Deep Learning with Python The Ultimate Beginners Guide for Deep Learning with Python
Understanding Results with Python 100 Drills for Data Analysis and Statistical Analysis
Understanding Results with Python 100 Drills for Data Analysis and Statistical Analysis
Understanding Results with Python: 100 Drills for Data Analysis and Statistical Analysis
Network Science with Python: Explore the networks around us using Network Science, Social Network Analysis and Machine Learning
Python Programming A beginners’ guide to understand machine learning and master coding. Includes Smalltalk, Java, TCL, javascript, Perl, Scheme, Common Lisp, Data Science Analysis, C++, PHP & Rub
Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from experience, 2nd Edition
Machine Learning and Deep Learning Techniques in Wireless and Mobile Networking Systems
Machine Learning Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples
Bio-inspired Algorithms in Machine Learning and Deep Learning for Disease Detection
Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning)
Artificial Intelligence and Machine Learning Foundations Learning from experience, 2nd Edition
Disease Prediction using Machine Learning, Deep Learning and Data Analytics