[Ulasan] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) Diringkaskan.

Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492047546?tag=9natree-20
- 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

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492047546/

#PengelasansetdataTitanic #Prapemprosesandataberstruktur #Metrikpenilaianregresi #Pemilihanciri #Salurankerjascikitlearn #MachineLearningPocketReference

Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python ialah buku rujukan teknikal oleh Matt Harrison, diterbitkan untuk pembaca yang mahu membina aliran kerja pembelajaran mesin berasaskan data berstruktur menggunakan Python. Data berstruktur di sini merujuk kepada data berbentuk jadual, seperti rekod pelanggan, jualan, kesihatan, atau operasi, yang lazimnya diurus dalam jadual dan lajur. Buku ini bukan kursus pengenalan dari kosong, kerana ia mengandaikan pembaca sudah selesa dengan asas Python dan akan mendapat manfaat jika mengetahui pandas. Sebaliknya, tujuannya ialah menghimpunkan langkah penting kerja pembelajaran mesin gunaan dalam bentuk yang padat, dengan nota, jadual, dan contoh kod. Harrison merangkumi penyediaan data, penerokaan data, pemilihan ciri, pemilihan model, serta penilaian hasil. Liputannya bergerak daripada pengelasan menggunakan set data Titanic, kepada regresi, pengelompokan, pengurangan dimensi, dan saluran kerja scikit learn. Oleh itu, buku ini paling tepat dilihat sebagai rujukan praktikal untuk membina, menyemak, dan memperbaiki model bagi masalah data jadual.