Matt Harrison kindle Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python

okumak Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python
ZIP 10.3 Mb
RAR 8.6 Mb
EXE 9.9 Mb
APK 9.2 Mb
IOS 8.8 Mb
Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python

Kindle Format 8 (KF8), Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, Matt Harrison'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)

Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
Mdpi AG 28 Ekim 2011 30 Ekim 2011 18,9 x 0,3 x 24,6 cm ERWIN N GRISWOLD 28 Şubat 2018 18,9 x 0,2 x 24,6 cm 18,9 x 0,6 x 24,6 cm 1 Ocak 2017 3 Ocak 2017 29 Ekim 2011 Additional Contributors 18,9 x 0,5 x 24,6 cm 18,9 x 0,4 x 24,6 cm WADE H MCCREE 15 x 0,5 x 22 cm ROBERT H BORK Kolektif
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Matt Harrison
isbn 10 1492047546
isbn 13 978-1492047544
Yayımcı O′Reilly; Revised. baskı
Dilim İngilizce
Boyutlar ve boyutlar 11,4 x 1,9 x 17,8 cm
Tarafından yayınlandı Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python 10 Eylül 2019

With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learning project. Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You'll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics. This pocket reference includes sections that cover: Classification, using the Titanic dataset Cleaning data and dealing with missing data Exploratory data analysis Common preprocessing steps using sample data Selecting features useful to the model Model selection Metrics and classification evaluation Regression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and more Metrics for regression evaluation Clustering Dimensionality reduction Scikit-learn pipelines

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Aspects Philosophiques du Droit de l'Arbitrage International (Les Livres de Poche de l'Académie de Droit International de la Haye)

okumak kayıt olmadan
L'Essence Du Theatre (Bibliotheque D'Histoire de La Philosophie - Poche)

okumak kayıt olmadan
Paying for the Past: The Case Against Prior Record Sentence Enhancements

okumak kayıt olmadan
La phénoménologie de l'amour: Une introduction à la philosophie de Jean-Luc Marion (OMN.UNIV.EUROP.)

okumak kayıt olmadan
Primary Handwriting Paper Practice Note: Notebook with Blank Dotted Lined Sheets for K - 2 / K - 3 Students / Preschool / Preschoolers / Kindergarten ... / Kids Writing Note / 102 pages / 8,5 x 11”

okumak kayıt olmadan
Geo-Environmental Analysis and Land Use and Land Cover Change (LUCC): Studies using Multitemporal Satellite data and GIS techniques – A case study for Bhavani River Basin, Tamilnadu, India

okumak kayıt olmadan