?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? Python ―– ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ?? 2017
genuine image
?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? Python ―– ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ?? 2017
ابدأ رحلتك في التعلم الآلي بتعليمات خطوة بخطوة من خبير في مكتبة scikit-learn الكلاسيكية.
?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? Python ―– ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ?? 2017
منتج #: 87921355

?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? Python ―– ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ?? 2017

منتج #: 87921355

JOD 25

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from JP

متوفر فى المخزون
jp مستورد من متجر Japan

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, يونيو 28
معاملة آمنةمعاملة آمنة

تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
ابدأ رحلتك في التعلم الآلي بتعليمات خطوة بخطوة من خبير في مكتبة scikit-learn الكلاسيكية.
fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف أمن

تغليف أمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified

paypal payment
visa payment
mastercard payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of اليابان store (100 V). Recommended power converters اشتري الآن.

مايفيد

نهج صديق للمبتدئين
يقدم هذا الكتاب مقدمة واضحة وموجزة للمبتدئين، مما يجعل المفاهيم المعقدة في التعلم الآلي في متناول الجميع وسهلة الفهم من خلال أمثلة عملية باستخدام Python وscikit-learn.
التركيز على هندسة الميزات
يركز الكتاب على هندسة الميزات، ويوفر تقنيات واستراتيجيات أساسية، ويزود القراء بالمهارات اللازمة لتحسين أداء النموذج ومعالجة تحديات البيانات في العالم الحقيقي بشكل فعال.
التعلم العملي
ومن خلال التمارين العملية والمشاريع الواقعية، يمكن للقراء تطبيق معارفهم على الفور، مما يعزز التعلم ويعزز الثقة في تطبيق تقنيات التعلم الآلي في سيناريوهات مختلفة.

تفاصيل المنتج

Shop ?? ? ? ? ? ? بايثون ―– ?? ? ? ? ? ? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ؟؟ 2017 online at a best price in الاردن. 4873117984
الناشرu30aau30e9u30a4u30eau30fcu30b8u30e3u30d1u30f3
تاريخ النشر25 مايو 2017
الإصدارالطبعة الأولى
لغةياباني
طول الطباعة 373 صفحة
ردمك -104873117984
ردمك -13978-4873117980
وزن العنصر680 جم
الأبعاد 9.45 × 7.48 × 0.98 بوصة ( 24 × 19 × 2.5 سم )

من يجب أن يشتري؟

Suitable For
  • المبرمجين المبتدئين

    مثالي للمبتدئين في البرمجة الذين يريدون فهم أساسيات التعلم الآلي باستخدام Python.

  • عشاق البيانات

    مثالي للأفراد المهتمين باستكشاف تطبيقات علوم البيانات والتعلم الآلي من خلال الخبرة العملية.

  • المتعلمين الذاتيين

    ممتاز للمتعلمين المستقلين الذين يبحثون عن مواد منظمة لفهم هندسة الميزات وscikit-learn.

Not Suitable For
  • المستخدمين المتقدمين

    غير مناسب للممارسين ذوي الخبرة الذين لديهم بالفعل دراية بمفاهيم التعلم الآلي وscikit-learn.

  • الباحثون الأكاديميون

    قد لا تلبي متطلبات المعرفة النظرية المتقدمة النموذجية للبحث الأكاديمي في التعلم الآلي.

  • المهنيين مشغول

    ليس مثاليًا للأفراد الذين لديهم وقت محدود ويحتاجون إلى التعلم الآلي الموجز وعالي المستوى عبر دروس تعليمية مفصلة.

وصف المنتج

?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? Python ―– ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn Tankobon Softcover 25 ?? 2017

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة وأجوبة العملاء

  • سؤال: من هو مؤلف هذا الكتاب?

    إجابه: المؤلف هو خبير متمرس ومدير إصدار لـ scikit-learn.
  • سؤال: ما هي المواضيع التي يغطيها هذا الكتاب?

    إجابه: يغطي الكتاب أساسيات التعلم الآلي وهندسة الميزات وتقييم النماذج.
  • سؤال: هل هذا الكتاب مناسب للمبتدئين?

    إجابه: نعم، فهو يوفر أساسًا متينًا للأفراد الذين يبدأون رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم.

Andreas C. Muller , Sarah Guido , 中田秀基 & 0 Electricity & Communications مراجعة تحريرية

The book, "Start Machine Learning with Python," has received positive reception from readers, particularly those who are new to machine learning and want to learn through practical examples using the scikit-learn library. Customers appreciate the way the author explains complex topics, particularly unsupervised learning and feature engineering, without heavy reliance on mathematical formulas. The book appears to be accessible yet comprehensive, covering key topics such as supervised and unsupervised learning, model evaluation, and the usage of Python code examples, which many found helpful in their learning process. Readers have noted that the practical approaches and sample codes provided throughout the chapters significantly enhance the learning experience. The chapter on model evaluation and improvement has been highlighted as a key strength, with many expressing that the techniques discussed are invaluable for anyone facing challenges in evaluating models. Additionally, the explanations of the scikit-learn pipeline feature are praised for their usefulness. However, some users point out areas of improvement. Certain readers found the sections on unsupervised learning and text data handling a bit challenging, particularly if they did not have prior knowledge of these subjects. There were also comments regarding the reliance on the author's custom library, "mglearn," which some found to be too opaque, making it difficult to understand the examples fully. Additionally, the presence of the matplotlib library in sample code without sufficient background explanations left some readers confused. Overall, "Start Machine Learning with Python" is Considered a strong resource for those looking to grasp the fundamentals of machine learning, especially if they already possess some basic understanding of the subject. It is best suited for individuals who are eager to dive into practical applications with scikit-learn rather than complete beginners in programming or machine learning. **

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0
1 تقييمات العملاء
  • 5 نجمة
    100%
  • 4 نجمة
    0%
  • 3 نجمة
    0%
  • 2 نجمة
    0%
  • 1 نجمة
    0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

إيجابيات

  • تفسيرات واضحة للموضوعات المعقدة، وخاصة في التعلم غير الخاضع للرقابة.
  • Practical examples and Python code using scikit-learn.
  • التركيز القوي على تقييم النموذج وتحسينه.
  • Useful information on scikit-learn's pipeline feature.

سلبيات

  • Some chapters may be challenging for absolute beginners without prior knowledge.

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

  • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
  • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

JOD 25

اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, يونيو 28

كمية:

معاملة آمنةمعاملة آمنة

تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
أسرع توصيل عبر الحدود

المميزات والفوائد

  • ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? scikit-learn ?? ?? .
  • ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? .
  • ゙ ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? .
  • ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? .
  • ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? .
  • ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? .