Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Autor José Unpingco

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning - José Unpingco Nedostupné

Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

Autor José Unpingco

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Jíst, či nejíst - To je, oč tu běží

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 1999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Jíst, či nejíst - To je, oč tu běží

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… Přejít na celý popis

Andulčina andulata Andulka Andula, její ptáčata, kocour Vilém a další zvířecí hrdinové jsou zpět! Patrik Hartl napsal sedm nových veselých příběhů, které se tentokrát odehrávají před Vánoci. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

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.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
Springer International Publishing AG
Rozměr
241 x 162 x 33
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
1034 g
isbn
978-3-031-04647-6
Počet stran
509
datum vydání
5.11.2022
ean
9783031046476

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost