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Autor(en): 
  • Sumathi S.
  • Suresh Rajappa
  • L Ashok Kumar
  • Paneerselvam Surekha
  • Machine Learning for Decision Sciences with Case Studies in Python 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Juli 2022  
    Genre:  Schulbücher 
     
    agglomerative hierarchical clustering / classification algorithms / clustering / Clustering Algorithm / computer science / COMPUTERS / Data Science / Data Analytics / COMPUTERS / Languages / General / CSV File
    ISBN:  9781032193564 
    EAN-Code: 
    9781032193564 
    Verlag:  Taylor and Francis 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 254 mm / B 178 mm / D  
    Gewicht:  1040 gr 
    Seiten:  454 
    Illustration:  schwarz-weiss Illustrationen, Raster,schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss 
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    Inhalt:
    This book provides a detailed description of machine learning algorithms in data analytics, data science life cycle, Python for machine learning, linear regression, logistic regression, and so forth. It addresses the concepts of machine learning in a practical sense providing complete code and implementation for real-world examples in electrical, oil and gas, e-commerce, and hi-tech industries. The focus is on Python programming for machine learning and patterns involved in decision science for handling data. Features: Explains the basic concepts of Python and its role in machine learning. Provides comprehensive coverage of feature engineering including real-time case studies. Perceives the structural patterns with reference to data science and statistics and analytics. Includes machine learning-based structured exercises. Appreciates different algorithmic concepts of machine learning including unsupervised, supervised, and reinforcement learning. This book is aimed at researchers, professionals, and graduate students in data science, machine learning, computer science, and electrical and computer engineering.

      



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