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Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learnMachine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn , Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics , Sport-Gewindefahrwerk > Sportfederung , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210312, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Raschka, Sebastian~Mirjalili, Vahid, Edition: REV, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 768, Keyword: algorithmen; big data; buch; clusteranalyse; datenanalyse; datenverarbeitung; mitp; neuronale netze; numpy; regressionsanalyse; scikit learn; scipy; sentiment analyse, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Database~Datenbank~Python (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Datenerfassung und -analyse~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 238, Breite: 168, Höhe: 41, Gewicht: 1264, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,19,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python Cookbook, 2E, Fachbücher von Chris Albon, Kyle GallatinDieser praktische Leitfaden bietet mehr als 200 eigenständige Rezepte, die Ihnen helfen, Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen, auf die Sie in Ihrer Arbeit stossen könnten. Wenn Sie mit Python und seinen Bibliotheken, einschliesslich pandas und scikit-learn, vertraut sind, können Sie spezifische Probleme angehen, von der Datenladung bis hin zum Training von Modellen und der Nutzung von neuronalen Netzwerken. Jedes Rezept in dieser aktualisierten Ausgabe enthält Code, den Sie kopieren, einfügen und mit einem Testdatensatz ausführen können, um sicherzustellen, dass es funktioniert. Von dort aus können Sie diese Rezepte an Ihren Anwendungsfall oder Ihre Anwendung anpassen. Die Rezepte enthalten eine Diskussion, die die Lösung erklärt und einen sinnvollen Kontext bietet. Gehen Sie über Theorie und Konzepte hinaus, indem Sie die Grundlagen lernen, die Sie benötigen, um funktionierende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie finden Rezepte für: - Vektoren, Matrizen und Arrays - Arbeiten mit Daten aus CSV, JSON, SQL, Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Quellen - Umgang mit numerischen und kategorialen Daten, Text, Bildern sowie Daten und Zeiten - Dimensionsreduktion durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellevaluation und -auswahl - Lineare und logische Regression, Bäume und Wälder sowie k-nächste Nachbarn - Support-Vektor-Maschinen (SVM), naive Bayes, Clustering und baumbasierte Modelle - Speichern und Laden trainierter Modelle aus mehreren Frameworks.63,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Introduction to Machine Learning with Python, Fachbücher von Sarah Guido, Andreas C. Mueller
Maschinelles Lernen ist ein integraler Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, doch dieses Feld ist nicht ausschliesslich grossen Unternehmen mit umfangreichen Forschungsteams vorbehalten. Wenn Sie Python verwenden, selbst als Anfänger, wird Ihnen dieses Buch praktische Möglichkeiten vermitteln, um Ihre eigenen Lösungen im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln.
57,89 €*
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Practical Machine Learning with Python, Fachbücher von Dipanjan Sarkar, Tushar Sharma, Raghav Bali
"Practical Machine Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an alle richtet, die die wesentlichen Fähigkeiten erlernen möchten, um komplexe Probleme mit maschinellem Lernen und Deep Learning zu erkennen und zu lösen. Das Buch nutzt reale Beispiele und das weit verbreitete Python-Ökosystem für maschinelles Lernen, um die Kunst und Wissenschaft des maschinellen Lernens zu vermitteln. Es bietet eine strukturierte und umfassende Herangehensweise, die durch praktische Beispiele und Code ergänzt wird. Die Leser werden in die Lage versetzt, maschinelle Lernsysteme und -projekte erfolgreich zu denken, zu entwerfen, zu bauen und auszuführen. Die verschiedenen Teile des Buches decken grundlegende Konzepte, Standard-Pipelines und reale Fallstudien ab, um ein tiefes Verständnis für die Materie zu fördern.
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