![[समीक्षा] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548272/c1a-085k3-ndjzdgq2h3n5-abt6kg.jpg)
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Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1492047546?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1492047546/
#संरचितडेटावर्गीकरण #टाइटैनिकडेटासेट #स्किकिटलर्नपाइपलाइन #रिग्रेशनमूल्यांकनमेट्रिक्स #क्लस्टरिंगऔरडायमेंशनलिटीरिडक्शन #MachineLearningPocketReference
मशीन लर्निंग पॉकेट रेफरेंस, वर्किंग विथ स्ट्रक्चर्ड डेटा इन पाइथन, मैट हैरिसन की व्यावहारिक तकनीकी संदर्भ-पुस्तक है. यह मुख्यतः सारणीबद्ध या संरचित डेटा पर मशीन लर्निंग करने की प्रक्रिया को संक्षेप में, लेकिन उपयोग-केंद्रित ढंग से प्रस्तुत करती है. पुस्तक का उद्देश्य पाठक को पाइथन लाइब्रेरीज़ के सहारे वास्तविक डेटा समस्याओं पर लागू होने वाले कदमों, मॉडलों और मूल्यांकन विधियों का त्वरित मार्गदर्शन देना है. इसमें डेटा की सफाई, अनुपस्थित मानों का प्रबंधन, अन्वेषणात्मक विश्लेषण, फीचर चयन, मॉडल चयन और स्किकिट लर्न जैसे उपकरणों की पाइपलाइनों तक विषयों की श्रृंखला जाती है. वर्गीकरण के लिए टाइटैनिक डेटा का उदाहरण, सतत मानों के अनुमान के लिए रिग्रेशन, समूह पहचानने के लिए क्लस्टरिंग, और जटिल फीचर-स्पेस को सरल बनाने के लिए डायमेंशनलिटी रिडक्शन शामिल हैं. यह आरंभ से प्रोग्रामिंग या मशीन लर्निंग सिखाने वाली पाठ्यपुस्तक नहीं है. बल्कि, पहले से पाइथन और बुनियादी डेटा-विज्ञान जानने वाले पाठकों के लिए एक सघन कार्य-सहायक है.
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मशीन लर्निंग पॉकेट रेफरेंस, वर्किंग विथ स्ट्रक्चर्ड डेटा इन पाइथन, मैट हैरिसन की व्यावहारिक तकनीकी संदर्भ-पुस्तक है. यह मुख्यतः सारणीबद्ध या संरचित डेटा पर मशीन लर्निंग करने की प्रक्रिया को संक्षेप में, लेकिन उपयोग-केंद्रित ढंग से प्रस्तुत करती है. पुस्तक का उद्देश्य पाठक को पाइथन लाइब्रेरीज़ के सहारे वास्तविक डेटा समस्याओं पर लागू होने वाले कदमों, मॉडलों और मूल्यांकन विधियों का त्वरित मार्गदर्शन देना है. इसमें डेटा की सफाई, अनुपस्थित मानों का प्रबंधन, अन्वेषणात्मक विश्लेषण, फीचर चयन, मॉडल चयन और स्किकिट लर्न जैसे उपकरणों की पाइपलाइनों तक विषयों की श्रृंखला जाती है. वर्गीकरण के लिए टाइटैनिक डेटा का उदाहरण, सतत मानों के अनुमान के लिए रिग्रेशन, समूह पहचानने के लिए क्लस्टरिंग, और जटिल फीचर-स्पेस को सरल बनाने के लिए डायमेंशनलिटी रिडक्शन शामिल हैं. यह आरंभ से प्रोग्रामिंग या मशीन लर्निंग सिखाने वाली पाठ्यपुस्तक नहीं है. बल्कि, पहले से पाइथन और बुनियादी डेटा-विज्ञान जानने वाले पाठकों के लिए एक सघन कार्य-सहायक है.
