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Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists

Covers a selection of supervised machine learning methods from fundamental to advanced, plus commonly-used unsupervised methods, with careful explanations and pseudo-code provided for all methods.

Artigo n.º: 56696640

Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists

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MZN 1926

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Covers a selection of supervised machine learning methods from fundamental to advanced, plus commonly-used unsupervised methods, with careful explanations and pseudo-code provided for all methods.

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O que se Destaca

Targeted Learning

This course is specifically designed for engineers and scientists, providing focused content that applies machine learning concepts directly to relevant fields and practical applications.

Hands-On Approach

Offers interactive exercises and real-world projects, allowing learners to gain practical experience while solidifying their understanding of complex machine learning algorithms and techniques.

Comprehensive Coverage

Covers a wide range of machine learning topics, from foundational theories to advanced applications, ensuring a deep and thorough understanding suitable for both beginners and experienced practitioners.

Detalhes do produto

This book introduces machine learning for readers with some background in basic linear algebra, statistics, probability, and programming. In a coherent statistical framework it covers a selection of supervised machine learning methods, from the most fundamental (k-NN, decision trees, linear and logistic regression) to more advanced methods (deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests and boosting), plus commonly-used unsupervised methods (generative modeling, k-means, PCA, autoencoders and generative adversarial networks). Careful explanations and pseudo-code are presented for all methods. The authors maintain a focus on the fundamentals by drawing connections between methods and discussing general concepts such as loss functions, maximum likelihood, the bias-variance decomposition, ensemble averaging, kernels and the Bayesian approach along with generally useful tools such as regularization, cross validation, evaluation metrics and optimization methods. The final chapters offer practical advice for solving real-world supervised machine learning problems and on ethical aspects of modern machine learning.

Publisher	Cambridge University Press
Publication date	June 2, 2022
Edition	New
Language	English
Print length	350 pages
ISBN-10	1108843603
ISBN-13	978-1108843607
Item Weight	1.94 pounds (880 grams)
Dimensions	7.5 x 0.75 x 10.5 inches (19.1 x 1.9 x 26.7 cm)

Quem Deverá Comprar?

Engineering Students
Ideal for engineering students seeking a foundational understanding of machine learning principles and applications in various fields.
Data Scientists
Beneficial for aspiring data scientists wanting to reinforce their skills with structured learning on machine learning techniques.
Technical Professionals
Useful for professionals in tech industries looking to apply machine learning concepts to enhance their work and projects.

Absolute Beginners
Not suitable for those without prior knowledge of programming or mathematics, as prerequisites are assumed for effective learning.

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User-friendly design
Great performance
Highly efficient
Stylish appearance

Contras

Limited color options.

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Jasmin

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“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”

9 September 2026 · via Trustpilot

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!”

10 September 2026 · via Trustpilot

Hazel

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“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”

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Opaleye

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“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”

11 September 2026 · via Trustpilot

Adele

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“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”

8 September 2026 · via Trustpilot

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Nem todos os produtos listados na Ubuy estão à venda, uma vez que a Ubuy é um motor de busca global. Os produtos estão sujeitos a leis de exportação/comércio.

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Recursos e benefícios

k-NN, decision trees, linear and logistic regression, deep neural networks, support vector machines, Gaussian processes, random forests, boosting, generative modeling, k-means, PCA, autoencoders, and generative adversarial networks
Connections between methods, general concepts like loss functions and bias-variance decomposition, useful tools such as regularization and cross validation are discussed
Final chapters offer advice for solving real-world supervised machine learning problems and touch on ethical aspects of modern machine learning

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