Python Machine Learning
Python Machine Learning will help coders of all levels master one of the most in-demand programming skillsets in use today.
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Numéro d'article: 91465537

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Détails du produit

Shop Python Machine Learning online at a best price in Guadeloupe. 1119545633
Publisher Wiley
Publication date April 30, 2019
Edition 1st
Language English
Print length 320 pages
ISBN-10 1119545633
ISBN-13 978-1119545637
Item Weight 15.2 ounces (430.92 grams)
Dimensions 7.4 x 0.8 x 9.1 inches (18.8 x 2 x 23.1 cm)

DESCRIPTION DU PRODUIT

Python Machine Learning

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Software Development Editorial Review

**** The book on Python Machine Learning receives a highly positive reception from customers, particularly those at the elementary to intermediate levels of machine learning (ML). Readers appreciate its practical approach, as it emphasizes numerous examples over complex theories, making it accessible and enjoyable for beginners. The straightforward writing style and clear explanations help demystify various ML methods and empower self-taught programmers, adding to its appeal among those new to the subject. One notable strength of the book is its coverage of contemporary ML algorithms, complemented by practical examples utilizing SciKit-Learn. It's viewed as an ideal introductory text that not only guides readers through the basics but also serves as a useful reference for practitioners already familiar with the framework. However, a couple of critiques are noted: the lack of color in the illustrations and examples may hinder those who prefer visual stimuli for understanding, although readers acknowledge that the price is justifiable compared to color-rich counterparts. The book serves its intended audience well, as indicated by customer satisfaction. However, it might not fulfill the needs of advanced ML readers, who find its content too simplistic. In essence, this book stands out as a valuable resource for beginners eager to embark on their machine learning journey. **

Avis et évaluations clients

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1 évaluations des clients
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Avantages

  • Practical examples aid understanding.
  • Good for elementary to intermediate ML learners.
  • Comprehensive coverage of up-to-date ML algorithms.
  • Accessible for self-taught programmers and beginners.
  • Serves as an excellent reference for SciKit-Learn.

Les inconvénients

  • Lack of color illustrations may be a drawback for visual learners.

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