Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    Data Science Projects with Python. A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn Stephen Klosterman

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
    Data Science Projects with Python. A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn Stephen Klosterman - okladka książki

    Data Science Projects with Python. A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn Stephen Klosterman - okladka książki

    Data Science Projects with Python. A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn Stephen Klosterman - audiobook MP3

    Data Science Projects with Python. A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn Stephen Klosterman - audiobook CD

    Autor:
    Stephen Klosterman
    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    374
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
         Mobi
    Data Science Projects with Python is designed to give you practical guidance on industry-standard data analysis and machine learning tools, by applying them to realistic data problems. You will learn how to use pandas and Matplotlib to critically examine datasets with summary statistics and graphs, and extract the insights you seek to derive. You will build your knowledge as you prepare data using the scikit-learn package and feed it to machine learning algorithms such as regularized logistic regression and random forest. You’ll discover how to tune algorithms to provide the most accurate predictions on new and unseen data. As you progress, you’ll gain insights into the working and output of these algorithms, building your understanding of both the predictive capabilities of the models and why they make these predictions.

    By then end of this book, you will have the necessary skills to confidently use machine learning algorithms to perform detailed data analysis and extract meaningful insights from unstructured data.

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorze książki

    Stephen Klosterman is a Machine Learning Data Scientist with a background in math, environmental science, and ecology. His education includes a Ph.D. in Biology from Harvard University, where he was an assistant teacher of the Data Science course. His professional experience includes work in the environmental, health care, and financial sectors. At work, he likes to research and develop machine learning solutions that create value, and that stakeholders understand. In his spare time, he enjoys running, biking, paddleboarding, and music.

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Ebook
    98,10 zł
    Dodaj do koszyka

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
    Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.