Inhaltsangabe
In Part III of this series, we cover the fundamentals of machine learning, focusing on:validation methodology (reprint) nearest neighbor, k-means, support vector machines, principal component analysis tree-based methods: decision trees, bagging, random forest, boosting, XGBoost artificial neural networks and deep learning reinforcement learning The focus is on algorithmic development and programming. We code each technique from scratch in Python, using an object-oriented approach.
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Fundamentals of Data Science Part III: Machine Learning
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 316 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In Part III of this series, we cover the fundamentals of machine learning, focusing on:validation methodology (reprint)nearest neighbor, k-means, support vector machines, principal component analysistree-based methods: decision trees, bagging, random forest, boosting, XGBoostartificial neural networks and deep learningreinforcement learningThe focus is on algorithmic development and programming. We code each technique from scratch in Python, using an object-oriented approach. Artikel-Nr. 38639816/3
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