MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03800nam a2200373 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
398263 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240430131606.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a|||||o|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
230711s2023 sz | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031333422 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-33342-2 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
Q325.5 |
| Número de documento/Ítem |
2023 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Zollanvari, Amin |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
(orcid)0000-0002-9172-8413 |
| Enlace |
<a href="https://orcid.org/0000-0002-9172-8413">https://orcid.org/0000-0002-9172-8413</a> |
| Código de función/relación |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
690203 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Machine Learning with Python : |
| Resto del título |
Theory and Implementation |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Amin Zollanvari |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed 2023 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2023 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Preface -- About This Book -- 1. Introduction -- 2. Getting Started with Python -- 3. Three Fundamental Python Packages -- 4. Supervised Learning in Practice: The First Application Using Scikit-Learn. - 5. K-Nearest Neighbors -- 6. Linear Models -- 7. Decision Trees -- 8. Ensemble Learning -- 9. Model Evaluation and Selection -- 10. Feature Selection -- 11. Assembling Various Learning Stages -- 12. Clustering -- 13. Deep Learning with Keras-TensorFlow. - 14. Convolutional Neural Networks -- 15. Recurrent Neural Networks -- References. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book is meant as a textbook for undergraduate and graduate students who are willing to understand essential elements of machine learning from both a theoretical and a practical perspective. The choice of the topics in the book is made based on one criterion: whether the practical utility of a certain method justifies its theoretical elaboration for students with a typical mathematical background in engineering and other quantitative fields. As a result, not only does the book contain practically useful techniques, it also presents them in a mathematical language that is accessible to both graduate and advanced undergraduate students. The textbook covers a range of topics including nearest neighbors, linear models, decision trees, ensemble learning, model evaluation and selection, dimensionality reduction, assembling various learning stages, clustering, and deep learning along with an introduction to fundamental Python packages for data science and machine learning such as NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost, and Keras with TensorFlow backend. Given the current dominant role of the Python programming language for machine learning, the book complements the theoretical presentation of each technique by its Python implementation. In this regard, two chapters are devoted to cover necessary Python programming skills. This feature makes the book self-sufficient for students with different programming backgrounds and is in sharp contrast with other books in the field that assume readers have prior Python programming experience. As such, the systematic structure of the book, along with the many examples and exercises presented, will help the readers to better grasp the content and be equipped with the practical skills required in day-to-day machine learning applications. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2023 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
166090 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-33342-2 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
02/2024 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Isabel Alonso |
| Catalogado |
Sí |