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Machine Learning Algorithms. A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning
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In this book, you will how to use these algorithms to resolve your problems, and how they work. This book will also introduce you to natural language processing and recommendation systems, which help you to run multiple algorithms simultaneously.
On completion of the book, you will know how to pick the right machine learning algorithm for clustering, classification, or regression for your problem
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- 1. Gentle Introduction To Machine Learning
- 2. Important Elements In A Machine Learning
- 3. Feature Selection & Feature Engineering
- 4. Linear Regression
- 5. Logistic Regression
- 6. Naïve Baiyes
- 7. Support Vector Machines
- 8. Decision Trees And Random Forests
- 9. K-Means
- 10. Heirarchical Clustering
- 11. Introduction To Recommedation Systems
- 12. Introduction To Natural Language Processing
- 13. Topic Modelling and Sentiment Analysis in NLP
- 14. Brief Introduction To Deep Learning And Tensorflow
- 15. Creating a Machine Learning Architecture
- Titel: Machine Learning Algorithms. A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning
- Autor: Giuseppe Bonaccorso
- Originaler Titel: Machine Learning Algorithms. A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning
- ISBN: 9781785884511, 9781785884511
- Veröffentlichungsdatum: 2017-07-24
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_15mn
- Verleger: Packt Publishing