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  • Produktbild: Machine Learning
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Machine Learning A Comprehensive Beginner's Guide

Fr. 93.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.07.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

258

Maße (L/B/H)

23.4/15.6/1.4 cm

Gewicht

400 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-267666-1

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.07.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

258

Maße (L/B/H)

23.4/15.6/1.4 cm

Gewicht

400 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-267666-1

EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com

Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

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  • Introduction: What is Machine Learning? 1. Exploring the Iris dataset. 2. Heart failure prediction with oneAPI. 3. Handling water quality dataset. 4. Breast cancer classification with hybrid ML models. 5. Flower recognition with Kaggle dataset and Gradio interface. 6. Drug classification with hyperparameter tuning. 7. Evaluating model performance: Metrics for diabetes prediction. 8. Parkinson’s disease detection: An overview with feature engineering and outlier analysis. 9. Sonar mines vs. rock prediction using ensemble learning. 10. Bankruptcy risk prediction. 11. Hotel reservation prediction. 12. Crop recommendation prediction. 13. Brain tumor classification. 14. Exploratory data analysis and classification on wine quality dataset with oneAPI. 15. Cats vs. Dogs classification using deep learning models optimized with oneAPI. 16. Maximizing placement predictions with outlier removal. 17. A deep dive into Mushroom classification with oneAPI. 18. Smart healthcare – Machine learning approaches for kidney disease prediction with oneAPI. 19. A deep dive into multiclass flower classification with ResNet and VGG16 using oneAPI. 20. Dive into X (formerly Twitter’s) emotions using oneAPI – Sentiment analysis with NLP.