Isbn: 9781108837040 - machine learning fundamentals: a concise introduction (4 Ergebnisse)

- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 112,44
EUR 13,14 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.

- Hardcover
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 157,15
EUR 9,04 VersandVersand innerhalb von USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New.

- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 160,04
EUR 17,45 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Hardcover. Zustand: Brand New. 400 pages. 10.20x8.15x1.06 inches. In Stock.

- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 208,82
EUR 38,35 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This lucid, accessible introduction to supervised machine learning presents core concepts in a focused and logical way that is easy for beginners to follow. The author assumes basic calculus, linear algebra, probability and statistics but no prior exposure to machine learning. Coverage includes widely used traditional methods such as SVMs, boosted trees, HMMs, and LDAs, plus popular deep learning methods such as convolution neural nets, attention, transformers, and GANs. Organized in a coherent presentation framework that emphasizes the big picture, the text introduces each method clearly and concisely 'from scratch' based on the fundamentals. All methods and algorithms are described by a clean and consistent style, with a minimum of unnecessary detail. Numerous case studies and concrete examples demonstrate how the methods can be applied in a variety of contexts.…