With updates throughout, this book will present a breakdown of each variant of machine learning, how it works and how it is used within certain industries. Also covered are various algorithm types (supervised, unsupervised and so on) during training phases of machine learning. The reader will learn that with the right tools any developer or technology professional can glean information from their existing data. The book outlines the key types of machine learning, providing coded solutions for real world examples. There is a strong focus on data preparation and data cleaning, the core fundamental of machine learning. Each chapter includes how the code works and running examples. Coverage includes:  Languages for Machine Learning: Hadoop, Mahout, Weka Planning for Machine Learning: Data Storage/Data Cleaning Decision Trees: Types/Working Examples Bayesian Networks: Types/Working Examples Artificial Neural Networks: Types/Examples/Working Code Association Rule Learning Support Vector Machines: Coded Examples Clustering Machine Learning as Batch: Hadoop, Mahout, MapReduce: Examples Learning in Real Time: RabbitMQ

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