Machine Learning For Dummies, (Paperback)
HUF 14610
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Besondere Merkmale
Produktdetails
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | February, 2021 |
| Pages | 464 |
| Reading level | General |
| Subgenre | Data Science |
| Series title | No Series |
| Number in series | 2 |
| Edition | 2nd Edition |
| Publisher | John Wiley & Sons |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Technology |
| Educational level | College |
| Awards won | None |
| Is collectible | N |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product height | 9.2 in |
| Assembled product weight | 1.35 lb (610 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
Für wen ist das Produkt geeignet?
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Beginners in ML
Ideal for those new to machine learning who seek a user-friendly introduction without complex jargon or assumptions.
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Self-learners
Perfect for individuals who prefer self-study, providing clear explanations and practical examples for better understanding.
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Non-technical Readers
Great for business professionals or enthusiasts looking to grasp ML concepts without a technical background or formal education.
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Advanced Data Scientists
Not suitable for seasoned practitioners who need in-depth analysis, technical discussions, or advanced algorithm insights.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Machine Learning For Dummies, (Paperback)
Kundenfragen und -antworten
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Wie lange dauert es nach der Bestellung, bis ich das Produkt erhalte?
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John Paul Mueller All Books Editorial Review
Machine Learning For Dummies, (Paperback) is a comprehensive guide designed for readers at a general reading level, aimed to simplify complex data science concepts. This non-fiction book, part of the Computing & Internet genre, spans 464 pages and was published by John Wiley & Sons in February 2021. Whether you're a beginner or looking to deepen your technological understanding, this 2nd Edition serves as an excellent resource for college-level students interested in the field of data science. Readers appreciate the straightforward explanations and practical examples, making it an accessible entry point into the world of machine learning.
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Vorteile
- Comprehensive and easy-to-understand material
- Suitable for general reading levels
- Excellent resource for college students
- Real-world examples aid learning
- Non-fiction, non-technical approach
Nachteile
- Not suitable for advanced machine learning experts
Produktpreisverlauf
Wichtige Information
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Merkmale und Vorteile
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- No prior programming experience required.
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