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Artículo nº.:
222910828
Applied Machine Learning: A Practical Guide to Preparing Data, Selecting Algorithms, and Implementing Machine Learning Models in the Real World
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AWG 113
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Detalles del producto
| Editor | Rheinwerk Computing |
| Fecha de publicación | February 25, 2026 |
| Edición | New |
| Idioma | español |
| Longitud de impresión | 440 pages |
| ISBN-10 | 1493227580 |
| ISBN-13 | 978-1493227587 |
| Peso del artículo | 1,6 libras (730 gramos) |
| Dimensiones | 10 x 7 x 1.25 inches (25.4 x 17.8 x 3.2 cm) |
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Applied Machine Learning: A Practical Guide to Preparing Data, Selecting Algorithms, and Implementing Machine Learning Models in the Real World (Rheinwerk Computing)
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Preguntas y respuestas de los clientes
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Pregunta:
What programming tools are covered in this guide?
Respuesta: The guide covers tools like GitHub and Anaconda. -
Pregunta:
Is sample code included?
Respuesta: Yes, the book includes sample code for download. -
Pregunta:
Will I learn how to evaluate the performance of my model?
Respuesta: Absolutely, the guide includes methods for evaluating model performance and long-term monitoring.
Programming Editorial Review
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Reseñas y valoraciones de clientes
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MT
Mohd
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“The product received very good packaging & safe…Thank You”
16 June 2026 · via Trustpilot
SJ
Shawati
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“Accurate delivery timing given”
16 June 2026 · via Trustpilot
YB
Youcef
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“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”
15 June 2026 · via Trustpilot
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Leila
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“Never dealt with Ubuy before, but everything worked out great. Seamless cross border purchasing and shipping. Thanks!”
6/7/2026 · via Trustpilot
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Kwame
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“The process was smooth, with clear communication and timelines. This was my 1st purchase and I am really impressed. I will definitely be coming back.”
12 June 2026 · via Trustpilot
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- Learn to select and implement the right model for specific business problems.
- Gain expertise in data preparation and cleaning techniques.
- Master model selection using a structured decision framework.
- Evaluate and improve model quality through validation metrics and iteration.
- Implement and monitor models to measure their business impact over time.
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