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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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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Applied Machine Learning: A Practical Guide to Preparing Data, Selecting Algorithms, and Implementing Machine Learning Models in the Real World (Rheinwerk Computing)
Articolo #: 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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  • Put machine learning theory into practice with this hands-on guide! Learn about the real-world application of machine learning models by following compelling use cases, each with its own dataset. Get started with tools like GitHub and Anaconda, and then follow detailed instructions to prepare your data, select your model, evaluate its results, and measure its business impact over time. With sample code for download, this book gives you everything needed to implement machine learning models that solve real business problems!Practical introduction to applied machine learning across three real-world use casesSelect and implement the right machine learning model for your business problemEvaluate model results and monitor your models long termData PreparationThe first step is to understand your data. Learn about different data sources, and then explore your data through visualization, descriptive statistics, and correlation analysis. Clean up your data by identifying errors, writing dummy code, and more.Model SelectionChoose the machine learning model that fits your problem! Follow a structured model decision framework and master key algorithms: regression, decision trees, random forest, gradient boosting, and clustering.Evaluation and IterationAssess and improve the quality of your model! Apply a variety of validation metrics, enhance interpretability to avoid black box code, and iterate through feature engineering and adding or removing data.Implementation and MonitoringYour model is ready—now put it to work! Learn how to implement your model to generate predictions, monitor its performance over time, and measure its impact for your business.
Publisher Rheinwerk Computing
Publication date February 25, 2026
Edition New
Language English
Print length 440 pages
ISBN-10 1493227580
ISBN-13 978-1493227587
Item Weight 1.6 pounds (730 grams)
Dimensions 10 x 7 x 1.25 inches (25.4 x 17.8 x 3.2 cm)

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  • Domanda: What programming tools are covered in this guide?

    Risposta: The guide covers tools like GitHub and Anaconda.
  • Domanda: Is sample code included?

    Risposta: Yes, the book includes sample code for download.
  • Domanda: Will I learn how to evaluate the performance of my model?

    Risposta: Absolutely, the guide includes methods for evaluating model performance and long-term monitoring.

Programming Editorial Review

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Jasmin
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9 September 2026 · via Trustpilot
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Anke
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“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”

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10 September 2026 · via Trustpilot
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Caratteristiche e benefici

  • Practical introduction to machine learning with real-world use cases.
  • 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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