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Machine Learning con Python: costruire algoritmi per generare conoscenza (Data Science Vol. 2)
Caratteristiche
Author | Sebastian Raschka |
Binding | Formato Kindle |
EISBN | 9788850317912 |
Format | eBook Kindle |
Genre | Scienze, tecnologia e medicina |
Label | Apogeo |
Languages | Name: Italiano; Type: Pubblicato |
Manufacturer | Apogeo |
Number Of Pages | 573 |
Product Group | Libro digitale |
Product Type Name | ABIS_EBOOKS |
Publication Date | 2017-09-29 |
Publisher | Apogeo |
Release Date | 2017-09-29 |
Studio | Apogeo |
Title | Machine Learning con Python: costruire algoritmi per generare conoscenza (Data Science Vol. 2) |
Sinossi
Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo.Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini.L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.
Andamento prezzo
Machine Learning con Python: costruire algoritmi per generare conoscenza (Data Science Vol. 2), Apogeo
as of Giugno 4, 2022 9:23 pm
Andamento prezzo
Statistiche
Prezzo corrente | 24,99€ | Giugno 4, 2022 |
Prezzo più alto | 24,99€ | Ottobre 8, 2019 |
Prezzo più basso | 11,99€ | Gennaio 31, 2020 |
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