Verwandte Artikel zu Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning - Softcover

 
9783031046506: Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Inhaltsangabe

Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers.

 Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples.  This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Über die Autorin bzw. den Autor

Dr. José Unpingco completed his PhD from the University of California (UCSD), San Diego and has since worked in industry as an engineer, consultant, and instructor on a wide-variety of advanced data science topics, with deep experience in machine learning. He was the onsite technical director for large-scale Signal and Image Processing for the Department of Defense (DoD) where he also spearheaded the DoD-wide adoption of scientific Python. In his time as the primary scientific Python instructor for the DoD, he taught over 600 scientists and engineers. Dr. Unpingco is currently the Vice President for Machine Learning/Data Science for the Gary and Mary West Health Institute, a non-profit Medical Research Organization in San Diego, California. He is also a lecturer at UCSD for their undergraduate and graduate Machine Learning and Data Science degree programs.


Von der hinteren Coverseite

Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with "Programming Tips" that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers. 

Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples.  This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming.

·         Features a novel combination of modern Python implementations and underlying mathematics to illustrate and visualize the foundational ideas of probability, statistics, and machine learning;

·         Includes meticulously worked-out numerical examples, all reproducible using the Python code provided in the text, that compute and visualize statistical and machine learning models thus enabling the reader to not only implement these models but understand their inherent trade-offs;

·         Utilizes modern Python modules such as Statsmodels, Tensorflow, Keras, Sympy, and Scikit-learn, along with embedded "Programming Tips" to encourage readers to develop quality Python codes that implement and illustrate practical concepts.


„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2023
  • ISBN 10 3031046501
  • ISBN 13 9783031046506
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Auflage3
  • Anzahl der Seiten528
  • Kontakt zum HerstellerNicht verfügbar

Gebraucht kaufen

Zustand: Gut
Zustand: Gut | Seiten: 528 | Sprache...
Diesen Artikel anzeigen

Gratis für den Versand innerhalb von/der Deutschland

Versandziele, Kosten & Dauer

Gratis für den Versand innerhalb von/der Deutschland

Versandziele, Kosten & Dauer

Weitere beliebte Ausgaben desselben Titels

9783031046476: Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Vorgestellte Ausgabe

ISBN 10:  3031046471 ISBN 13:  9783031046476
Verlag: Springer-Verlag GmbH, 2022
Hardcover

Suchergebnisse für Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Beispielbild für diese ISBN

José Unpingco
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Gebraucht Softcover

Anbieter: Buchpark, Trebbin, Deutschland

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 528 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher. Artikel-Nr. 42570254/3

Verkäufer kontaktieren

Gebraucht kaufen

EUR 36,43
Währung umrechnen
Versand: Gratis
Innerhalb Deutschlands
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Unpingco, JosÃ
Verlag: Springer, 2023
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Gebraucht paperback

Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA

Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen 4 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

paperback. Zustand: Very Good. Artikel-Nr. mon0003776388

Verkäufer kontaktieren

Gebraucht kaufen

EUR 47,78
Währung umrechnen
Versand: EUR 12,71
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Unpingco, JosÃ
Verlag: Springer, 2023
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Gebraucht paperback

Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA

Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen 4 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

paperback. Zustand: Good. minor wear and creasing. Artikel-Nr. mon0003597378

Verkäufer kontaktieren

Gebraucht kaufen

EUR 49,98
Währung umrechnen
Versand: EUR 12,71
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

José Unpingco
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Neu Taschenbuch

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Using a novel integration of mathematics and Python codes, this book illustrates the fundamental concepts that link probability, statistics, and machine learning, so that the reader can not only employ statistical and machine learning models using modern Python modules, but also understand their relative strengths and weaknesses. To clearly connect theoretical concepts to practical implementations, the author provides many worked-out examples along with 'Programming Tips' that encourage the reader to write quality Python code. The entire text, including all the figures and numerical results, is reproducible using the Python codes provided, thus enabling readers to follow along by experimenting with the same code on their own computers.Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Statsmodels, Scipy, Xarray, Tensorflow, and Keras are used to implement and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, interpretability, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as modes of convergence in probability, are explained and illustrated with concrete numerical examples. This book is suitable for anyone with undergraduate-level experience with probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming. Artikel-Nr. 9783031046506

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 69,54
Währung umrechnen
Versand: Gratis
Innerhalb Deutschlands
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Unpingco, José
Verlag: Springer, 2023
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Neu Softcover

Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Zustand: New. In. Artikel-Nr. ria9783031046506_new

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 74,84
Währung umrechnen
Versand: EUR 5,91
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Unpingco, Jose
Verlag: Springer Nature, 2023
ISBN 10: 3031046501 ISBN 13: 9783031046506
Neu Paperback

Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback. Zustand: Brand New. 3rd edition. 526 pages. 9.26x6.10x1.06 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-3031046501

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 104,25
Währung umrechnen
Versand: EUR 11,87
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 2 verfügbar

In den Warenkorb