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Machine Learning: Machine Learning: A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning (Paperback)
CHF 32
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If you want to learn more about what you can do with machine learning, then this is the perfect book for you.
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Besondere Merkmale
Produktdetails
| Book format | Paperback |
| Pages | 90 |
| Language | English |
| Brand | Peter Bradley |
| Author | Peter Bradley |
| Subgenre | Computers |
| Genre | Nonfiction |
| Bisac subject heading | Computers |
| Series title | Machine Learning |
| Number in series | 2 |
| Dimensions | 6.00 x 0.22 x 9.00 in (15.2 x 0.6 x 22.9 cm) |
| Age group | Adult, Teen |
| Original languages | English |
Für wen ist das Produkt geeignet?
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Intermediate Learners
Ideal for those with basic knowledge of machine learning who wish to deepen their understanding and skills.
-
Data Scientists
Useful for practitioners needing a structured guide to refine their machine learning techniques and methodologies.
-
Students
Perfect for university students studying computer science or data analytics, looking for a comprehensive reference.
-
Beginners
Not suitable for complete novices, as the content assumes prior knowledge of fundamental machine learning concepts.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Machine Learning: Machine Learning: A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning (Paperback)
Kundenfragen und -antworten
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Peter Bradley Data Modeling & Design Books Editorial Review
Machine Learning: A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning (Paperback) offers a thorough examination of machine learning designed for adults and teens alike. Authored by Peter Bradley, this book contains 90 pages of insightful content tailored for readers looking to enhance their understanding of intermediate machine learning concepts. The paperback format makes it accessible for study or reference, while its dimensions of 6.00 x 0.22 x 9.00 inches ensure it's a perfect fit for any bookshelf. Readers have noted its clarity and practical approach to the material, making it suitable for both beginners and those wishing to delve deeper into the field. Overall, this book serves as a valuable resource for anyone interested in the complexities of machine learning.
Kundenbewertungen
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Vorteile
- Clear explanations of intermediate concepts
- Practical examples enhance learning
- Well-structured for easy comprehension
- Suitable for both adults and teens
- Compact size ideal for studying
Nachteile
- Some readers may prefer more advanced topics
Produktpreisverlauf
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QTY:
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Merkmale und Vorteile
- Ideal for those with a basic understanding of machine learning.
- Step-by-step guide to building machine learning models in Python.
- Includes practical examples and algorithms.
- Introduction to deep learning and neural networks.
- Learn to create neural networks using Keras.
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