मशीन लर्निंग विद पाइथन कोर्स: मशीन लर्निंग, पाइथन, फीचर इंजीनियरिंग, डाटा विसुअलाइसेशन, रिग्रेशन , क्लासिफिकेशन, टेक्स्ट एनालिसिस, न्यूरल नेटवर्क , डीप लर्निंग के नवीनतम संस्करणों का सरल अध्यन Paperback – 6 April 2021

Machine Learning with Python Courseविवरण
यह पुस्तक गणितीय व्याख्या और प्रोग्रामिंग उदाहरणों के साथ मशीन लर्निंग की अवधारणा प्रदान करती है| हर अध्याय तकनीक के मूल सिद्धांतों और वास्तविक विश्व डाटासेट पर काम करने के उदाहरण के साथ शुरू होता है। एल्गोरिदम अप्लाई करने की सलाह के साथ, प्रत्येक तकनीक डेटा पर फायदे और नुकसान बताए गए है।

इस पुस्तक में हम पाइथन में कोड उदाहरण प्रदान करते हैं। पायथन इसके लिए सबसे उपयुक्त और विश्वव्यापी स्वीकृत लैंग्वेज है। सबसे पहले, यह इंडिपेंडेंट और ओपन स्रोत है| इसमें ओपन कम्युनिटी का बहुत अच्छा समर्थन है। इसमें बहुत सी लाइब्रेरी शामिल है, इसलिए आपको सब कुछ कोड करने की आवश्यकता नहीं है। इसके अलावा, यह बिग डेटा टेक्नोलॉजी के लिए स्केलेबल है और बिग डाटा तकनीकों के लिए उपयुक्त है।आप क्या सीखेंगे
मशीन लर्निंग मॉडल को बिल्ड करना जिसका उपयोग इंडस्ट्री में डेटा संबंधी समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।यह पुस्तक किसके लिए है?
यह पुस्तक सभी प्रकार के पाठकों के लिए सहायक है। या तो आप मशीन लर्निंग शुरू करना चाहते हैं या अवधारणाओं को अधिक सीखना चाहते हैं या कोड के साथ अभ्यास करना चाहते हैं, यह पुस्तक सब कुछ प्रदान करता है। हम यूजर को इस पुस्तक को पूरा करने के लिए सैंपल कोड का उपयोग करके अवधारणा को जानने और इसका अभ्यास करने की सलाह देते हैं।विषयसूची
1 मशीन लर्निंग का परिचय
2 पाइथन को समझना
3 फीचर इंजीनियरिंग
4 डाटा विसुअलाइसेशन
5 रिग्रेशन
6 रिग्रेशन पर अधिक
7 क्लासिफिकेशन
8 अन- सुपरवाइज़ड लर्निंग
9 टेक्स्ट एनालिसिस
10 न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग
11 रिकमेन्डेशन सिस्टम
12 टाइम सीरीज एनालिसिस