Machine Learning - Die Referenz (ePub)
Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten DatenKonzentriert sich auf Themen, die fr den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sindEnthlt eine groe Anzahl wertvoller Codebeispiele fr strukturierte Daten, die in...
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Produktinformationen zu „Machine Learning - Die Referenz (ePub)“
Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten DatenKonzentriert sich auf Themen, die fr den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sindEnthlt eine groe Anzahl wertvoller Codebeispiele fr strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen/ul>Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lsung praktischer Fragestellungen eingesetzt werdenDiese praktische Referenz ist eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lsung gngiger Machine-Learning-Probleme mit strukturierten Daten. Der Autor Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als zustzliche Untersttzung whrend eines Machine-Learning-Kurses nutzen knnen oder als Nachschlagewerk, wenn Sie Ihr nchstes ML-Projekt mit Python starten. Das Buch ist ideal fr Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen berblick ber den kompletten Machine-Learning-Prozess und fhrt Sie durch die Klassifizierung strukturierter Daten. Sie lernen dann unter anderem Methoden zur Modellauswahl, zur Regression, zur Reduzierung der Dimensionalitt und zum Clustering kennen. Die Codebeispiele sind so kompakt angelegt, dass Sie sie fr Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen knnen.
Autoren-Porträt von Matt Harrison
Matt Harrison leitet MetaSnake, ein Trainings- und Beratungsunternehmen für Python und Data Science. Er setzt Python seit 2000 in einer Vielzahl von Bereichen ein: Data Science, BI, Speicherung, Testing und Automatisierung, Open-Source-Stack-Management und Finanzen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Matt Harrison
- 2020, 246 Seiten, Deutsch
- Übersetzer: Thomas Lotze
- Verlag: O'Reilly
- ISBN-10: 396010409X
- ISBN-13: 9783960104094
- Erscheinungsdatum: 28.10.2020
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Grösse: 10 MB
- Ohne Kopierschutz
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