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
Articolo #: 56696640

Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists

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€ 23

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Cosa salta all'occhio

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.

Dettagli del prodotto

Shop Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists online at a best price in Italia. 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)

A chi è consigliato?

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.

DESCRIZIONE DEL PRODOTTO

Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists

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Computer Vision & Pattern Recognition Editorial Review

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Vantaggi

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

Contro

  • Limited color options.

Affidabilità della piattaforma e fiducia degli acquirenti

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4.2/5 9704 reviews
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JK
Jasmin
Acquirente verificato

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

9 September 2026 · via Trustpilot
AG
Anke
Acquirente verificato

“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!”

10 September 2026 · via Trustpilot
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Hazel
Acquirente verificato

“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”

10 September 2026 · via Trustpilot
O
Opaleye
Acquirente verificato

“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”

11 September 2026 · via Trustpilot
AC
Adele
Acquirente verificato

“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”

8 September 2026 · via Trustpilot

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Caratteristiche e benefici

  • 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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