Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists
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Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists
Covers a selection of supervised machine learning methods from fundamental to advanced, plus commonly-used unsupervised methods, with careful explanations and pseudo-code provided for all methods.
Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists
Artikelnr.: 56696640

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Besondere Merkmale

Targeted Learning
This course is specifically designed for engineers and scientists, providing focused content that applies machine learning concepts directly to relevant fields and practical applications.
Hands-On Approach
Offers interactive exercises and real-world projects, allowing learners to gain practical experience while solidifying their understanding of complex machine learning algorithms and techniques.
Comprehensive Coverage
Covers a wide range of machine learning topics, from foundational theories to advanced applications, ensuring a deep and thorough understanding suitable for both beginners and experienced practitioners.

Produktdetails

Shop Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists online at a best price in Switzerland. 1108843603
Publisher Cambridge University Press
Publication date June 2, 2022
Edition New
Language English
Print length 350 pages
ISBN-10 1108843603
ISBN-13 978-1108843607
Item Weight 1.94 pounds (880 grams)
Dimensions 7.5 x 0.75 x 10.5 inches (19.1 x 1.9 x 26.7 cm)

Für wen ist das Produkt geeignet?

Suitable For
  • Engineering Students

    Ideal for engineering students seeking a foundational understanding of machine learning principles and applications in various fields.

  • Data Scientists

    Beneficial for aspiring data scientists wanting to reinforce their skills with structured learning on machine learning techniques.

  • Technical Professionals

    Useful for professionals in tech industries looking to apply machine learning concepts to enhance their work and projects.

Not Suitable For
  • Absolute Beginners

    Not suitable for those without prior knowledge of programming or mathematics, as prerequisites are assumed for effective learning.

PRODUKTBESCHREIBUNG

Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists

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Kundenfragen und -antworten

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    Antworten: Es ist ganz einfach, Machine Learning: A First Course for Engineers and online bei Ubuy einzukaufen.. Sie müssen nur nach dem Produkt suchen, beim Bezahlen Ihre Versandart auswählen und es an Ihren Standort liefern lassen.
  • Frage: Ist Machine Learning: A First Course for Engineers and in Switzerland zum Online-Shoppen verfügbar?

    Antworten: Ja, bei Ubuy Switzerland können Sie dieses Produkt zu einem angemessenen Preis kaufen.. Das Machine Learning: A First Course for Engineers and ist lokal nicht verfügbar, aber Sie können uns unseren Expressversandservice anvertrauen.
  • Frage: Wie lange dauert es nach der Bestellung, bis ich das Produkt erhalte?

    Antworten: Die Lieferzeit Ihres bestellten Produkts hängt davon ab, was Sie bestellt haben und welche Versandart Sie gewählt haben.. Die voraussichtliche Lieferzeit wird während des Bestellvorgangs angegeben. Seien Sie also beim Einkaufen unbesorgt.

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Vorteile

  • Excellent build quality
  • User-friendly design
  • Great performance
  • Highly efficient
  • Stylish appearance

Nachteile

  • Limited color options.

Platform Trust & Buyer Confidence

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JK
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“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”

9 September 2026 · via Trustpilot
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“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”

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8 September 2026 · via Trustpilot

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  • Nicht alle auf Ubuy aufgeführten Produkte werden zum Verkauf angeboten, da Ubuy eine globale Suchmaschine ist. Produkte unterliegen Export-/Handelsbestimmungen.

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  • k-NN, decision trees, linear and logistic regression, deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests, boosting, generative modeling, k-means, PCA, autoencoders, and generative adversarial networks
  • Connections between methods, general concepts like loss functions and bias-variance decomposition, useful tools such as regularization and cross validation are discussed
  • Final chapters offer advice for solving real-world supervised machine learning problems and touch on ethical aspects of modern machine learning

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