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The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
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Certificazione ISO 27001
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Dettagli del prodotto
| Publisher | No Starch Press |
| Publication date | January 9, 2024 |
| Language | English |
| Print length | 272 pages |
| ISBN-10 | 1718502109 |
| ISBN-13 | 978-1718502109 |
| Item Weight | 13 ounces (368.55 grams) |
| Dimensions | 7 x 0.64 x 9.25 inches (17.8 x 1.6 x 23.5 cm) |
A chi è consigliato?
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Beginners in ML
Ideal for newcomers to machine learning, offering fundamental concepts and practical exercises with R for better understanding.
-
R Programming Users
Perfect for users familiar with R, leveraging their skills to explore advanced machine learning techniques effectively.
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Practical Learners
Great for hands-on learners who prefer applying concepts through real-world examples and case studies within the book.
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Advanced Researchers
Not suitable for seasoned experts seeking complex theories or cutting-edge research in machine learning techniques beyond R.
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Domande e risposte dei clienti
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AI & Machine Learning Editorial Review
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R is set to be published by No Starch Press on January 9, 2024. This comprehensive guide spans 272 pages and is designed for those eager to delve into the world of machine learning utilizing the R programming language. Whether you are a beginner or looking to enhance your skills, this book is structured to provide a hands-on approach to understanding key concepts and techniques in machine learning. The book is also lightweight and portable, making it a practical choice for readers on the go.
Recensioni e valutazioni dei clienti
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Vantaggi
- Comprehensive guide for both beginners and advanced users
- Hands-on approach with practical examples
- Well-structured content for easy understanding
- Lightweight and portable for convenience
- Published by a reputable publisher, No Starch Press
Contro
- No digital edition available at launch.
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Caratteristiche e benefici
- Practical guide to machine learning without advanced math.
- Includes real datasets and practical examples.
- Covers diverse ML techniques like k-NN, random forests, and SVMs.
- Expert tips for troubleshooting common data issues.
- Perfect for mastering the principles of machine learning.
- Empowers you to use ML models effectively.
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