Python machine learning programming ［PyTorch&scikit-learn edition］ impress top gear Tankobon Softcover – December 15, 2022
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This book is irreplaceable, both as an overview of the ambitious field of machine learning and as a treasure trove of practical knowledge.
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Artigo n.º: 87943410

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O que se Destaca

Comprehensive Learning
Offers in-depth coverage of Python machine learning techniques, including practical applications with PyTorch and scikit-learn, catering to both beginners and advanced learners.
Hands-On Approach
Includes numerous coding examples and projects that enhance understanding and encourage practical application of machine learning concepts in real-world scenarios.
Updated Content
Published in December 2022, providing the latest insights and developments in machine learning technologies, ensuring readers are equipped with current and relevant knowledge.

Detalhes do produto

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Item Weight1 lbs (450 grams)

Quem Deverá Comprar?

Suitable For
  • Beginner Data Scientists

    Ideal for newcomers wishing to grasp machine learning concepts using Python libraries like PyTorch and scikit-learn.

  • Students and Learners

    Perfect for academic use, excellent for students needing a comprehensive guide for projects and coursework in machine learning.

  • Professionals Upskilling

    Beneficial for professionals seeking to enhance their skills in Python programming and machine learning techniques.

Not Suitable For
  • Advanced Practitioners

    Not suitable for experts who require in-depth analysis or advanced techniques beyond the foundational concepts covered.

  • Complete Beginners

    Users with no programming experience may struggle without initial basic knowledge of Python or coding practices.

  • Casual Readers

    Individuals seeking a light read or casual information may find this technical book too dense and challenging.

DESCRIÇÃO DO PRODUTO

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Perguntas e Respostas dos Clientes

  • pergunta: What programming languages does this book cover?

    Resposta: This book focuses on Python programming, specifically using libraries like scikit-learn and PyTorch.
  • pergunta: Is this book suitable for beginners?

    Resposta: Yes, it starts with the basics of machine learning, making it accessible for beginners.
  • pergunta: Does the book include practical coding examples?

    Resposta: Absolutely, the book includes practical coding examples to help implement the concepts learned.

Sebastian Raschka , uxi (Hayden) Liu , Vahid Mirjalili Editorial Review

Nenhuma revisão editorial encontrada

Avaliações e Classificações dos Clientes

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1 classificações de clientes
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Prós

  • Comprehensive learning materials
  • Interface amigável
  • Strong community support
  • Hands-on practical exercises
  • Covers popular libraries

Contras

  • Some advanced topics may be brief.

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Recursos e benefícios

  • Comprehensive guide covering basics to advanced machine learning techniques.
  • In-depth explanations of scikit-learn and PyTorch for practical applications.
  • Explores cutting-edge methods like Transformers and graph neural networks.
  • Features hyperparameter tuning, ensemble learning, and regression analysis.
  • Includes practical coding examples for real-world applications.
  • Highly recommended by readers and industry experts for effective learning.