Python 3 et Machine Learning : Théorie et pratique (2e édition)

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Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d'informations sur le langage Python pour le mettre en oeuvre efficacement dans le machine learning. 1040 pages par nos experts.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
Un livre de la collection Ressources Informatiques                                                                                   
Python 3 - Les fondamentaux du langage (4e édition)
Extrait du résumé : Ce livre sur les fondamentaux du langage Python 3 (ici en version 3.11) s'adresse à tout professionnel de l'informatique, ingénieur, étudiant (et particulièrement en BTS Services Informatiques Organisations), enseignant ou même autodidacte, qui souhaite maîtriser ce langage très abouti. Il détaille tout le coeur du langage et du traitement de données et ouvre des perspectives importantes sur tout ce que Python 3 permet de faire. Le livre est consacré à la branche 3 de Python et présente bien sûr les nouveautés apportées par la version 3.11. Toutefois, comme le langage Python 2 est encore très présent, lorsqu'elles existent, l'auteur présente les différences importantes avec la branche antérieure de Python...
Un livre de la collection Expert IT                                                                                                           
Machine Learning - Implémentation en Python avec Scikit-learn (2e édition)
Extrait du résumé : Ce livre présente à des personnes non Data Scientists, et sans connaissances particulières en mathématiques, la méthodologie du Machine Learning, ses concepts, ses principaux algorithmes et l'implémentation de ceux-ci en Python avec Scikit-learn...
 
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