BOOKS - PROGRAMMING - Thoughtful Machine Learning
Thoughtful Machine Learning - Matthew Kirk 2015 PDF O;kav_1Reilly Media BOOKS PROGRAMMING
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
80707

Telegram
 
Thoughtful Machine Learning
Author: Matthew Kirk
Year: 2015
Pages: 234
Format: PDF
File size: 11 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
The plot of 'Thoughtful Machine Learning' revolves around the idea that technology has evolved at an incredible pace, and it is essential to understand this process to ensure the survival of humanity and unity in a world torn apart by conflict. The story follows a group of individuals who are determined to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. They believe that by doing so, they can better understand the rapid changes occurring in the world and make informed decisions about their future. As the protagonist delves deeper into the world of machine learning, he realizes that the field is not just about algorithms and data but also about the people behind them. He discovers that the success of machine learning depends on the ability to test and understand the process of technology evolution. The book emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The story highlights the need to study and understand the process of technology evolution, as it is constantly changing and shaping the world we live in. The author argues that by understanding the process, we can better prepare ourselves for the challenges ahead and make informed decisions about our future. The book provides practical guidance on how to apply test-driven development (TDD) to machine learning algorithms, catch mistakes that could sink analysis, and write clean and stable machine learning code.
Сюжет «Вдумчивого машинного обучения» вращается вокруг идеи о том, что технологии развивались невероятными темпами, и важно понимать этот процесс, чтобы обеспечить выживание человечества и единство в мире, раздираемом конфликтами. История рассказывает о группе лиц, которые полны решимости выработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Они считают, что тем самым они смогут лучше понять стремительные изменения, происходящие в мире, и принять обоснованные решения относительно своего будущего. По мере того, как главный герой углубляется в мир машинного обучения, он понимает, что поле не только об алгоритмах и данных, но и о людях, стоящих за ними. Он обнаруживает, что успех машинного обучения зависит от умения тестировать и понимать процесс эволюции технологий. В книге подчеркивается важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. История подчеркивает необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий, поскольку он постоянно меняется и формирует мир, в котором мы живем. Автор утверждает, что, понимая процесс, мы можем лучше подготовиться к предстоящим вызовам и принять обоснованные решения о нашем будущем. Книга содержит практическое руководство о том, как применять разработку, управляемую тестами (TDD), к алгоритмам машинного обучения, ловить ошибки, которые могут поглотить анализ, и писать чистый и стабильный код машинного обучения.
L'intrigue du Machine arning réfléchie tourne autour de l'idée que la technologie a évolué à un rythme incroyable, et il est important de comprendre ce processus pour assurer la survie de l'humanité et l'unité dans un monde déchiré par les conflits. L'histoire parle d'un groupe de personnes qui sont déterminées à développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ils pensent qu'ils pourront ainsi mieux comprendre les changements rapides qui se produisent dans le monde et prendre des décisions éclairées sur leur avenir. Alors que le personnage principal s'enfonce dans le monde de l'apprentissage automatique, il comprend que le champ ne concerne pas seulement les algorithmes et les données, mais aussi les personnes derrière eux. Il découvre que le succès de l'apprentissage automatique dépend de la capacité de tester et de comprendre le processus d'évolution de la technologie. livre souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. L'histoire souligne la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution de la technologie, car elle change constamment et façonne le monde dans lequel nous vivons. L'auteur affirme qu'en comprenant le processus, nous pouvons mieux nous préparer aux défis à venir et prendre des décisions éclairées sur notre avenir. livre fournit un guide pratique sur la façon d'appliquer le développement contrôlé par test (TDD) aux algorithmes d'apprentissage automatique, de capturer les erreurs qui peuvent absorber l'analyse et d'écrire un code d'apprentissage automatique propre et stable.
La trama de «Machine arning» gira en torno a la idea de que la tecnología ha evolucionado a un ritmo increíble, y es importante entender este proceso para garantizar la supervivencia de la humanidad y la unidad en un mundo desgarrado por los conflictos. La historia habla de un grupo de individuos que están decididos a desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Creen que al hacerlo podrán comprender mejor los rápidos cambios que están ocurriendo en el mundo y tomar decisiones informadas sobre su futuro. A medida que el protagonista se adentra en el mundo del aprendizaje automático, se da cuenta de que el campo no es solo sobre algoritmos y datos, sino también sobre las personas que están detrás de ellos. Descubre que el éxito del aprendizaje automático depende de la capacidad de probar y entender el proceso de evolución de la tecnología. libro destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de las personas en un Estado en guerra. La historia subraya la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología, ya que cambia constantemente y forma el mundo en el que vivimos. autor sostiene que, al entender el proceso, podemos prepararnos mejor para los desafíos que tenemos por delante y tomar decisiones informadas sobre nuestro futuro. libro contiene una guía práctica sobre cómo aplicar el desarrollo controlado por pruebas (TDD) a los algoritmos de aprendizaje automático, capturar errores que pueden absorber el análisis y escribir un código de aprendizaje automático limpio y estable.
A história de «Aprendizado de máquina» gira em torno da ideia de que a tecnologia evoluiu a um ritmo incrível, e é importante compreender este processo para garantir a sobrevivência da humanidade e a unidade num mundo devastado por conflitos. A história fala de um grupo de indivíduos determinados a desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. Eles acreditam que, assim, podem compreender melhor as mudanças rápidas que estão acontecendo no mundo e tomar decisões razoáveis sobre o seu futuro. À medida que o protagonista se aprofunda no mundo do aprendizado de máquinas, ele percebe que o campo não é apenas sobre algoritmos e dados, mas também sobre as pessoas por trás deles. Ele revela que o sucesso do aprendizado de máquinas depende da habilidade de testar e compreender a evolução da tecnologia. O livro enfatiza a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. A História ressalta a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia, porque ela está em constante mudança e forma o mundo em que vivemos. O autor afirma que, compreendendo o processo, podemos nos preparar melhor para os próximos desafios e tomar decisões razoáveis sobre o nosso futuro. O livro contém um guia prático sobre como aplicar o desenvolvimento controlado por testes (TDD) a algoritmos de aprendizado de máquina, capturar erros que podem absorver a análise e escrever um código de aprendizado de máquina limpo e estável.
Die Handlung von „Mindful Machine arning“ dreht sich um die Idee, dass sich die Technologie in einem unglaublichen Tempo entwickelt hat und es wichtig ist, diesen Prozess zu verstehen, um das Überleben der Menschheit und die Einheit in einer von Konflikten zerrissenen Welt zu gewährleisten. Die Geschichte erzählt von einer Gruppe von Menschen, die entschlossen sind, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. e glauben, dass sie dadurch die rasanten Veränderungen in der Welt besser verstehen und fundierte Entscheidungen über ihre Zukunft treffen können. Während der Protagonist tiefer in die Welt des maschinellen rnens eintaucht, erkennt er, dass es in dem Feld nicht nur um Algorithmen und Daten geht, sondern auch um die Menschen dahinter. Er stellt fest, dass der Erfolg des maschinellen rnens von der Fähigkeit abhängt, den Prozess der Technologieentwicklung zu testen und zu verstehen. Das Buch betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Die Geschichte unterstreicht die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu studieren und zu verstehen, da er sich ständig verändert und die Welt, in der wir leben, gestaltet. Der Autor argumentiert, dass wir uns durch das Verständnis des Prozesses besser auf die kommenden Herausforderungen vorbereiten und fundierte Entscheidungen über unsere Zukunft treffen können. Das Buch bietet eine praktische Anleitung, wie man Testgetriebene Entwicklung (TDD) auf Algorithmen für maschinelles rnen anwendet, Fehler auffängt, die die Analyse absorbieren können, und sauberen und stabilen maschinellen rncode schreibt.
Fabuła „Thoughtful Machine arning” krąży wokół idei, że technologia ewoluowała w niesamowitym tempie, i ważne jest, aby zrozumieć ten proces, aby zapewnić przetrwanie ludzkości i jedności w świecie rozdartym konfliktem. Opowieść opowiada o grupie osób, które są zdecydowane opracować osobisty paradygmat postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Wierzą, że dzięki temu będą w stanie lepiej zrozumieć szybkie zmiany zachodzące na świecie i podjąć świadome decyzje dotyczące ich przyszłości. Kiedy bohater zagłębia się w świat uczenia maszynowego, zdaje sobie sprawę, że dziedzina ta nie dotyczy tylko algorytmów i danych, ale ludzi za nimi stojących. Uważa, że sukces uczenia maszynowego zależy od umiejętności testowania i zrozumienia ewolucji technologii. Książka podkreśla znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy do przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Historia podkreśla potrzebę badania i zrozumienia procesu ewolucji technologii, ponieważ stale się zmienia i kształtuje świat, w którym żyjemy. Autor przekonuje, że dzięki zrozumieniu tego procesu możemy lepiej przygotować się do nadchodzących wyzwań i podjąć świadome decyzje o naszej przyszłości. Książka zawiera praktyczny przewodnik, jak stosować rozwój napędzany testami (TDD) do algorytmów uczenia maszynowego, złapać błędy, które mogą absorbować analizę i pisać czysty i stabilny kod uczenia się maszyny.
העלילה של ”למידת מכונה מתחשבת” סובבת סביב הרעיון שהטכנולוגיה התפתחה בקצב מדהים, וחשוב להבין את התהליך הזה כדי להבטיח את הישרדות האנושות והאחדות בעולם שנקרע על ידי סכסוך. הסיפור מספר על קבוצת אנשים אשר נחושים לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הם מאמינים שאם יעשו כן, יוכלו להבין טוב יותר את השינויים המהירים המתרחשים בעולם ולקבל החלטות מושכלות לגבי עתידם. כאשר הגיבור מתעמק בעולם של למידת מכונה, הוא מבין שהשדה לא עוסק רק באלגוריתמים ונתונים, אלא באנשים שמאחוריהם. הוא מגלה שההצלחה של למידת מכונה תלויה ביכולת לבחון ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה. הספר מדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במצב לוחמני. הסיפור מדגיש את הצורך ללמוד ולהבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית כשהוא משתנה ומעצב ללא הרף את העולם בו אנו חיים. המחבר טוען שאם נבין את התהליך, נוכל להתכונן טוב יותר לאתגרים הקרובים ולקבל החלטות מושכלות לגבי עתידנו. הספר מספק מדריך מעשי כיצד ליישם פיתוח מונע מבחן (TDD) לאלגוריתמים ללימוד מכונה, לתפוס שגיאות שיכולות לקלוט אנליזה, ולכתוב קוד למידה נקי ויציב של מכונה.''
"Düşünceli Makine Öğrenimi'nin konusu, teknolojinin inanılmaz bir hızla geliştiği fikri etrafında dönüyor ve çatışmalarla parçalanmış bir dünyada insanlığın ve birliğin hayatta kalmasını sağlamak için bu süreci anlamak önemlidir. Hikaye, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeye kararlı bir grup insanı anlatıyor. Bunu yaparak, dünyada meydana gelen hızlı değişimleri daha iyi anlayabileceklerine ve gelecekleri hakkında bilinçli kararlar alabileceklerine inanıyorlar. Kahraman, makine öğrenimi dünyasına girdiğinde, alanın sadece algoritmalar ve verilerle değil, arkasındaki insanlarla ilgili olduğunu fark eder. Makine öğreniminin başarısının, teknolojinin evrimini test etme ve anlama yeteneğine bağlı olduğunu buluyor. Kitap, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak vurgulamaktadır. Hikaye, yaşadığımız dünyayı sürekli değiştirdiği ve şekillendirdiği için teknoloji evrimi sürecini inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır. Yazar, süreci anlayarak, gelecekteki zorluklara daha iyi hazırlanabileceğimizi ve geleceğimiz hakkında bilinçli kararlar verebileceğimizi savunuyor. Kitap, test odaklı geliştirmenin (TDD) makine öğrenme algoritmalarına nasıl uygulanacağı, analizi absorbe edebilecek hataları yakalama ve temiz ve kararlı makine öğrenme kodu yazma konusunda pratik bir rehber sunmaktadır.
تدور حبكة «التعلم الآلي المدروس» حول فكرة أن التكنولوجيا قد تطورت بوتيرة لا تصدق، ومن المهم فهم هذه العملية لضمان بقاء البشرية والوحدة في عالم مزقه الصراع. تحكي القصة عن مجموعة من الأشخاص المصممين على تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. إنهم يعتقدون أنهم بذلك سيكونون قادرين على فهم التغيرات السريعة التي تحدث في العالم بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مستقبلهم. بينما يتعمق بطل الرواية في عالم التعلم الآلي، يدرك أن المجال لا يتعلق فقط بالخوارزميات والبيانات، ولكن بالأشخاص الذين يقفون وراءها. وجد أن نجاح التعلم الآلي يعتمد على القدرة على اختبار وفهم تطور التكنولوجيا. يؤكد الكتاب على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في دولة متحاربة. تسلط القصة الضوء على الحاجة إلى دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا لأنها تغير وتشكل العالم الذي نعيش فيه باستمرار. يجادل المؤلف بأنه من خلال فهم العملية، يمكننا الاستعداد بشكل أفضل للتحديات القادمة واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مستقبلنا. يقدم الكتاب دليلًا عمليًا حول كيفية تطبيق التطوير القائم على الاختبار (TDD) على خوارزميات التعلم الآلي، والتقاط الأخطاء التي يمكن أن تمتص التحليل، وكتابة رمز التعلم الآلي النظيف والمستقر.
"사려 깊은 기계 학습" 의 음모는 기술이 놀라운 속도로 발전했다는 아이디어를 중심으로 이루어지며, 갈등에 의해 찢어진 세상에서 인류와 연합의 생존을 보장하기 위해이 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 이 이야기는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하기로 결심 한 사람들에 대해 이야기합니다. 그들은 그렇게함으로써 세상에서 일어나는 급속한 변화를 더 잘 이해하고 미래에 대한 정보에 입각 한 결정을 내릴 수있을 것이라고 믿습니다. 주인공은 머신 러닝의 세계를 탐구하면서 필드가 알고리즘과 데이터뿐만 아니라 그 뒤에있는 사람들에 관한 것임을 알고 있습니다. 그는 머신 러닝의 성공은 기술의 진화를 테스트하고 이해하는 능력에 달려 있음을 발견했습니다. 이 책은 인류의 생존과 전쟁 상태에서 사람들의 통일의 생존의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임 개발의 중요성을 강조한다. 이 이야기는 기술 진화 과정이 우리가 살고있는 세상을 끊임없이 변화시키고 형성함에 따라 연구하고 이해해야 할 필요성을 강조합니 저자는 프로세스를 이해함으로써 다가오는 도전에 대비하고 미래에 대한 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있다고 주장합니다 이 책은 머신 러닝 알고리즘에 테스트 중심 개발 (TDD) 을 적용하고 분석을 흡수 할 수있는 오류를 포착하며 깨끗하고 안정적인 머신 러닝 코드를 작성하는 방법에 대한 실용적인 안내서를 제공합니다.
「思慮深い機械学習」のプロットは、技術が信じられないほどのペースで進化したという考えを中心に展開しており、紛争によって引き裂かれた世界で人類と統一の生存を確保するためには、このプロセスを理解することが重要です。物語は、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することを決定している人々のグループについて語ります。彼らはそうすることで、世界で起こっている急速な変化をよりよく理解し、将来について情報に基づいた決定を下すことができると信じています。主人公が機械学習の世界を掘り下げていく中で、その分野はアルゴリズムやデータだけでなく、その背後にいる人々についてのものであることに気づきます。彼は、機械学習の成功は、技術の進化をテストし理解する能力に依存することを発見しました。本書は、人類の生存の基礎としての近代的知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調し、戦争状態での人々の統一の生き残り。この物語は、テクノロジーの進化の過程を研究し理解する必要性を強調しています。著者は、プロセスを理解することで、今後の課題に備え、将来に関する情報に基づいた決定を下すことができると主張しています。この本では、機械学習アルゴリズムにテスト駆動開発(TDD)を適用し、分析を吸収できるエラーをキャッチし、クリーンで安定した機械学習コードを書く方法についての実用的なガイドを提供しています。
「周到的機器學習」情節圍繞著技術以令人難以置信的速度發展的想法,重要的是要了解這一過程,以確保人類在充滿沖突的世界中的生存和團結。故事講述了一群決心發展個人對現代知識發展過程感知範式的人。他們相信,這樣他們就能夠更好地了解世界上發生的迅速變化,並就自己的未來作出知情的決定。隨著主角深入到機器學習世界,他意識到該領域不僅涉及算法和數據,而且還涉及其背後的人。他發現機器學習的成功取決於測試和理解技術演變過程的能力。該書強調了建立個人範式的重要性,即將現代知識的技術發展過程視為人類生存和人類在交戰國團結生存的基礎。歷史突出表明,需要研究和理解技術的演變過程,因為技術不斷變化,並且塑造了我們生活的世界。作者認為,通過了解這一過程,我們可以更好地為未來的挑戰做好準備,並就我們的未來做出明智的決定。該書提供了有關如何將測試驅動的開發(TDD)應用於機器學習算法,捕獲可能吸收分析的錯誤以及編寫幹凈穩定的機器學習代碼的實用指南。

You may also be interested in:

Thoughtful Machine Learning
Thoughtful Machine Learning with Python A Test-Driven Approach
Simple Machine Learning for Programmers Beginner|s Intro to Using Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence for Practical Applications
Machine Learning for Beginners A Complete and Phased Beginner’s Guide to Learning and Understanding Machine Learning and Artificial Intelligence Algoritms
Python Machine Learning The Ultimate Guide for Beginners to Machine Learning with Python, Programming and Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Data Science
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Machine Learning for Business The Ultimate Artificial Intelligence & Machine Learning for Managers, Team Leaders and Entrepreneurs
Machine Learning for Beginners An Introductory Guide to Learn and Understand Artificial Intelligence, Neural Networks and Machine Learning
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Machine Learning for Data Streams with Practical Examples in MOA (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Online Machine Learning: A Practical Guide with Examples in Python (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning Master Machine Learning Fundamentals for Beginners, Business Leaders and Aspiring Data Scientists
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand AI Big Data Analytics and the Machine Learning’s Building Block Application in Modern Life
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning with Core ML 2 and Swift A beginner-friendly guide to integrating machine learning into your apps
Machine Learning for Beginners Build and deploy Machine Learning systems using Python, 2nd Edition
Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering Machine Learning With Python
Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Programming With Python 4 Manuscripts - Deep Learning With Keras, Convolutional Neural Networks In Python, Python Machine Learning, Machine Learning With Tensorflow
Computer Programming This Book Includes Machine Learning for Beginners, Machine Learning with Python, Deep Learning with Python, Python for Data Analysis
Pragmatic Machine Learning with Python Learn How to Deploy Machine Learning Models in Production
Machine Learning for Finance Master Financial Strategies with Python-Powered Machine Learning
Machine Learning for Beginners A Practical Guide to Understanding and Applying Machine Learning Concepts
Machine Learning for Finance Master Financial Strategies with Python-Powered Machine Learning
Machine Learning, Animated (Chapman and Hall CRC Machine Learning and Pattern Recognition)
Machine Learning for Absolute Beginners An Absolute beginner’s guide to learning and understanding machine learning successfully
Machine Learning with Python The Ultimate Guide to Learn Machine Learning Algorithms. Includes a Useful Section about Analysis, Data Mining and Artificial Intelligence in Business Applications
Machine Learning Tutorial: Machine Learning Simply Easy Learning
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand Artificial Intelligence and Big Data Analytics. Learn the Building Block Algorithms and the Machine Learning’s Application in the Modern Life
Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications A Machine Learning Approach
Statistics for Machine Learning Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python
Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), 4th Edition
Machine Learning Interviews Kickstart Your Machine Learning and Data Career (Final)