• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel och pussel

Pocketfynda! Hundratals böcker för 49 kr/st →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Naturvetenskap och teknik
    2. Teknik och industri
    3. Elektronik och kommunikationer

    Models Demystified

    A Practical Guide from Linear Regression to Deep Learning

    AvMichael Clark,Seth Berry

    Inbunden, Engelska, 2025

    Del i serien Chapman & Hall/CRC Data Science Series

    1 460 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Unlock the Power of Data Science and Machine LearningIn this comprehensive guide, we delve into the world of data science, machinelearning, and AI modeling, providing readers with a robust foundation and practical skills to tackle real-world problems. From basic modeling techniques to advanced machine learning algorithms, this book covers a wide range of topics,ensuring that readers at all levels can benefit from its content. Each chapter is meticulously crafted to offer clear explanations, hands-on examples, and code snippets in both Python and R, making complex concepts accessible and actionable. Additional focus is placed on model interpretation and estimation, common data issues, modeling pitfalls to avoid, and best practices for modeling in general.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2025-08-14
    • Mått:156 x 234 x 31 mm
    • Vikt:1 070 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Serie:Chapman & Hall/CRC Data Science Series
    • Antal sidor:474
    • Förlag:Taylor & Francis Ltd
    • ISBN:9781032582580

    Utforska kategorier

    • Elektronik och kommunikationer inom Naturvetenskap och teknik
    • Matematisk statistik inom Naturvetenskap och teknik
    • Artificiell intelligens inom Data och IT

    Mer om författaren

    Michael Clark is a senior machine learning scientist for OneSix, and in prior stints, was a data science consultant at the University of Michigan and Notre Dame. His models have been used in production across a variety of industries, and can be seen in dozens of publications across several academic disciplines. He has a passion for helping people of all skill levels learn difficult stuff.Seth Berry is the Academic Co-Director of the Master of Science in Business Analytics (MSBA) Residential Program, and Associate Teaching Professor at the University of Notre Dame for the IT, Analytics, and Operations Department. He has a PhD in Applied Experimental Psychology, and has been teaching and consulting in data science for over a decade.

    Innehållsförteckning

    • 1.Introduction2.Thinking About Models3.The Foundation4.Understanding the Model5.Understanding the Features6.Model Estimation and Optimization7.Estimating Uncertainty8.Generalized Linear Models9.Extending the Linear Model10.Core Concepts in Machine Learning11.Comon Models in Machine Learning12.Extending Machine Learning13.Causal Modeling14.Dealing with Data15.Danger Zone16.Parting Thoughts