![[Recension] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2585971/c1a-085k3-mkq2xzw8ikk7-407srn.jpg)
Show Notes
Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1492047546?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1492047546/
#KlassificeringmedTitanicdata #Hanteringavsaknadevärden #Egenskapsurvalochmodellval #Regressionsutvärdering #Scikitlearnpipelines #MachineLearningPocketReference
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python av Matt Harrison är en praktiskt inriktad referensbok om maskininlärning för tabellbaserade data. Boken, som gavs ut av O’Reilly 2019, riktar sig till programmerare, dataanalytiker, data scientists och AI-utvecklare som redan kan grunderna i Python och vill arbeta mer systematiskt med vanliga maskininlärningsuppgifter. Fokus ligger inte på Python-syntax eller en fullständig teoretisk utbildning, utan på arbetsflödet från rå data till utvärderad modell. Harrison använder tydliga anteckningar, tabeller och kodexempel för att behandla klassificering, regression, klustring och dimensionsreduktion. Särskild vikt läggs vid sådant som ofta avgör om en modell blir användbar i praktiken, exempelvis saknade värden, förbehandling, val av variabler, modellval och relevanta mått. Boken fungerar därför bäst som ett koncentrerat stöd bredvid kurser, dokumentation och egna projekt med strukturerade data i Python.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1492047546?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1492047546/
#KlassificeringmedTitanicdata #Hanteringavsaknadevärden #Egenskapsurvalochmodellval #Regressionsutvärdering #Scikitlearnpipelines #MachineLearningPocketReference
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python av Matt Harrison är en praktiskt inriktad referensbok om maskininlärning för tabellbaserade data. Boken, som gavs ut av O’Reilly 2019, riktar sig till programmerare, dataanalytiker, data scientists och AI-utvecklare som redan kan grunderna i Python och vill arbeta mer systematiskt med vanliga maskininlärningsuppgifter. Fokus ligger inte på Python-syntax eller en fullständig teoretisk utbildning, utan på arbetsflödet från rå data till utvärderad modell. Harrison använder tydliga anteckningar, tabeller och kodexempel för att behandla klassificering, regression, klustring och dimensionsreduktion. Särskild vikt läggs vid sådant som ofta avgör om en modell blir användbar i praktiken, exempelvis saknade värden, förbehandling, val av variabler, modellval och relevanta mått. Boken fungerar därför bäst som ett koncentrerat stöd bredvid kurser, dokumentation och egna projekt med strukturerade data i Python.
