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'Hands-On Implementation of Machine Learning Models' è una guida pratica progettata per colmare il divario tra la teoria dell’apprendimento automatico e le applicazioni del mondo reale. Fornisce spiegazioni chiare dei modelli di apprendimento automatico fondamentali e avanzati, tra cui la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, le macchine a vettori di supporto, il clustering k-means, la PCA, il clustering gerarchico, le foreste casuali, le macchine di gradient boosting e le reti neurali.
