[Pagsusuri] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) Nabuod.

Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) - Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492047546?tag=9natree-20 - 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 - Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html - Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html - Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html - Magbasa pa: https://tagalog.9natree.com/read/1492047546/ #Paglilinisngstructureddata #Titanicclassification #Scikitlearnpipelines #Regressionevaluationmetrics #Clusteringatdimensionalityreduction #MachineLearningPocketReference Ang Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python ni Matt Harrison ay isang praktikal na sangguniang aklat tungkol sa pagbuo ng machine learning models para sa structured data gamit ang Python. Inilathala ito bilang pocket reference, kaya hindi ito idinisenyo bilang kumpletong panimulang kurso sa data science o bilang malalim na aklat sa matematika ng machine learning. Sa halip, inaayos nito ang mahahalagang hakbang ng isang karaniwang workflow, mula sa paglilinis at pag-unawa sa datos hanggang sa pagpili, pagsusuri, at paggamit ng mga modelo. Nakatuon ang aklat sa mga tabular na datos, gaya ng mga spreadsheet o database table na may mga hanay at kolum, na madalas gamitin sa negosyo, operasyon, pananaliksik, at pampublikong serbisyo. Gumagamit ito ng Python ecosystem, lalo na ng mga karaniwang library para sa data analysis at scikit-learn. Saklaw nito ang classification, regression, clustering, dimensionality reduction, preprocessing, at pipelines. Ang pangunahing layunin nito ay tulungang ang mambabasa ay makagawa ng mas maayos, masusukat, at mauulit na proseso sa applied machine learning, sa halip na basta makapagpatakbo lamang ng code.