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Python Machine Learning Workbook for Beginners: 10 Machine Learning Projects Explained from Scratch Machine Learning & Data Science for Beginners
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Détails du produit
| Publisher u200f : u200e | AI Publishing LLC (December 14, 2020) |
| Language u200f : u200e | English |
| Paperback u200f : u200e | 282 pages |
| ISBN-10 u200f : u200e | 1734790172 |
| ISBN-13 u200f : u200e | 978-1734790177 |
| Item Weight u200f : u200e | 1.01 pounds (0.45 kg) |
| Dimensions u200f : u200e | 6 x 0.64 x 9 inches (15.2 x 1.6 x 22.9 cm) |
| What is in the box | Python Machine Learning Workbook... For more details, please check description/product details |
DESCRIPTION DU PRODUIT
Python Machine Learning Workbook for Beginners: 10 Machine Learning Projects Explained from Scratch Machine Learning & Data Science for Beginners Paperback – December 14, 2020
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AI Publishing Databases & Big Data Editorial Review
The "Python Machine Learning Workbook for Beginners" is a great resource for those who are new to machine learning and data science. This book provides a simple and straightforward approach to learning the essentials of machine learning. It is a part of the AI Publishing Series of Python ML books that concentrate on one aspect at a time. The book has easy-to-understand explanations of concepts and provides over 10 hands-on projects to help readers practice and hone their skills. The book comes in a paperback format that is comfortable to hold and allows readers to take notes and highlight as required. Reviewers have praised the book for its effectiveness in teaching both beginners and instructors in the field of machine learning.
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Avantages
- Simple and straightforward approach to learning machine learning concepts
- Provides over 10 hands-on projects for readers to practice and hone their skills
- Comes in a paperback format that is comfortable to hold and allows readers to take notes and highlight as required
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- The book presents a roadmap for step by step learning approach to data science and machine learning, a crash course on Python for beginners, and 10 compelling machine learning and data science-based projects.
- Each project provides a brief explanation of theoretical concepts followed by practical examples, with Python notebooks and easily accessible datasets provided.
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