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"Hands-On Implementation of Machine Learning Models" est un guide pratique conçu pour combler le fossé entre la théorie de l'apprentissage automatique et les applications du monde réel. Il fournit des explications claires sur les modèles d'apprentissage automatique fondamentaux et avancés, y compris la régression linéaire et logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, le regroupement k-means, l'ACP, le regroupement hiérarchique, les forêts aléatoires, les machines à gradient de croissance et les réseaux neuronaux.

Produktbeschreibung
"Hands-On Implementation of Machine Learning Models" est un guide pratique conçu pour combler le fossé entre la théorie de l'apprentissage automatique et les applications du monde réel. Il fournit des explications claires sur les modèles d'apprentissage automatique fondamentaux et avancés, y compris la régression linéaire et logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, le regroupement k-means, l'ACP, le regroupement hiérarchique, les forêts aléatoires, les machines à gradient de croissance et les réseaux neuronaux.
Autorenporträt
Dr. Rupesh Kumar, Professor an der K R Mangalam University, ist auf Optimierung und KI spezialisiert. Mit über 15 Jahren Erfahrung hat er viel publiziert und Forschungsprojekte in den Bereichen Konstruktionstechnik und Smart Grid-Management geleitet. Als versierter Pädagoge hat er mehrere Bücher verfasst und engagiert sich aktiv in Berufsverbänden.