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  • 1
    Book
    Book
    Machine Learning - die Referenz : mit strukturierten Daten in Python arbeiten (2021)
    Heidelberg : O'Reilly
    Details
    UID:
    b3kat_BV046785525
    Format: XI, 231 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    Edition: 1. Auflage, deutsche Ausgabe
    ISBN: 9783960091356
    Uniform Title: Machine learning pocket reference
    Note: "Deutsche Ausgabe" auf dem Cover
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-3-96010-408-7
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB ISBN 978-3-96010-409-4
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, MOBI ISBN 978-3-96010-410-0
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 250
    RVK:
    ST 302
    Keywords: Maschinelles Lernen ; Python ; Maschinelles Lernen ; Strukturierte Daten ; Datenanalyse ; Python
    URL: Inhaltstext
    URL: Inhaltsverzeichnis
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Author information: Lotze, Thomas
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Book
    HU Berlin get availability status
    BTU Cottbus get availability status
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  • 2
    Online Resource
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    Machine Learning – die Referenz : mit strukturierten Daten in Python arbeiten (2021)
    Heidelberg : O'Reilly
    Details
    UID:
    b3kat_BV047024467
    Format: 1 Online-Ressource (XI, 231 Seiten) , Illustrationen, Diagramme (teilweise farbig)
    Edition: 1. Auflage, deutsche Ausgabe
    ISBN: 9783960104087 , 9783960104094 , 9783960104100
    Uniform Title: Machine learning pocket reference
    Note: Auf dem Cover: "Deutsche Ausgabe"
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 3-96009-135-4
    Additional Edition: ISBN 978-3-96009-135-6
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 250
    Keywords: Maschinelles Lernen ; Python
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Author information: Lotze, Thomas
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    HU Berlin
    Charité
    BHT
  • 3
    Book
    Book
    Machine Learning - Die Referenz : mit strukturierten Daten in Python arbeiten (2020)
    Heidelberg : O´Reilly
    Details
    UID:
    kobvindex_ZLB34462099
    Format: 224 Seiten
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 9783960091356
    Content: Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind. Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen. Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden. Diese praktische Referenz ist eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme mit strukturierten Daten. Der Autor Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als zusätzliche Unterstützung während eines Machine-Learning-Kurses nutzen können oder als Nachschlagewerk, wenn Sie Ihr nächstes ML-Projekt mit Python starten. Das Buch ist ideal für Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen Überblick über den kompletten Machine-Learning-Prozess und führt Sie durch die Klassifizierung strukturierter Daten. Sie lernen dann unter anderem Methoden zur Modellauswahl, zur Regression, zur Reduzierung der Dimensionalität und zum Clustering kennen. Die Codebeispiele sind so kompakt angelegt, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können.
    Note: Deutsch
    Language: German
    Author information: Lotze, Thomas
    Author information: Harrison, Matt
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Berlin VÖBB/ZLB get availability status
  • 4
    Online Resource
    Online Resource
    Machine Learning Pocket Reference : Working with Structured Data in Python (2019)
    O'Reilly Media
    Details
    UID:
    kobvindex_ZLB34306761
    ISBN: 9781492047513 , 9781492047490
    Content: " With detailed notes, tables, and examples, this handy reference will help you navigate the basics of structured machine learning. Author Matt Harrison delivers a valuable guide that you can use for additional support during training and as a convenient resource when you dive into your next machine learning project. Ideal for programmers, data scientists, and AI engineers, this book includes an overview of the machine learning process and walks you through classification with structured data. You'll also learn methods for clustering, predicting a continuous value (regression), and reducing dimensionality, among other topics. This pocket reference includes sections that cover: Classification, using the Titanic dataset Cleaning data and dealing with missing data Exploratory data analysis Common preprocessing steps using sample data Selecting features useful to the model Model selection Metrics and classification evaluation Regression examples using k-nearest neighbor, decision trees, boosting, and more Metrics for regression evaluation Clustering Dimensionality reduction Scikit-learn pipelines "
    Content: Biographisches: " Matt runs MetaSnake, a Python and Data Science training and consulting company. He has over 15 years of experience using Python across a breadth of domains: Data Science, BI, Storage, Testing and Automation, Open Source Stack Management, and Search. "
    Language: English
    URL: https://img1.od-cdn.com/ImageType-200/2858-1/{F30E9A62-71A7-4835-B0BF-E273DA38615A}Img200.jpg
    URL: https://img1.od-cdn.com/ImageType-150/2858-1/F30/E9A/62/{F30E9A62-71A7-4835-B0BF-E273DA38615A}Img150.jpg
    URL: https://samples.overdrive.com/?crid=f30e9a62-71a7-4835-b0bf-e273da38615a&.epub-sample.overdrive.com
    URL: https://api.overdrive.com/v1/collections/v1L1BBQ0AAA2_/products/f30e9a62-71a7-4835-b0bf-e273da38615a/metadata
    URL: http://voebb.lib.overdrive.com/ContentDetails.htm?ID=F30E9A62-71A7-4835-B0BF-E273DA38615A
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Berlin VÖBB/ZLB
  • 5
    Book
    Book
    Machine learning pocket reference : working with structured data in Python (2019)
    Beijing ; Boston ; Farnham ; Sebastopol ; Tokyo : O'Reilly
    Details
    UID:
    b3kat_BV046193805
    Format: xiii, 303 Seiten , Diagramme
    Edition: First edition
    ISBN: 9781492047544 , 1492047546
    Note: Includes index , Introduction -- Overview of the machine learning process -- Classification walkthrough : titanic dataset -- Missing data -- Cleaning data -- Exploring -- Preprocess data -- Feature selection -- Imbalanced classes -- Classification -- Model selection -- Metrics and classification evaluation -- Explaining models -- Regression -- Metrics and regression evaluation -- Explaining regression models -- Dimensionality reduction -- Clustering -- Pipelines
    Language: English
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 250
    Keywords: Maschinelles Lernen ; Python
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Book
    TU Berlin get availability status
  • 6
    Online Resource
    Online Resource
    Machine Learning - Die Referenz : Mit strukturierten Daten in Python arbeiten (2020)
    O'Reilly Verlag GmbH & Co. KG
    Details
    UID:
    kobvindex_ZLB34807082
    Format: 246 S.
    ISBN: 9783960104087
    Content: Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen/ul〉 Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden Diese praktische Referenz ist eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme mit strukturierten Daten. Der Autor Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als zusätzliche Unterstützung während eines Machine-Learning-Kurses nutzen können oder als Nachschlagewerk, wenn Sie Ihr nächstes ML-Projekt mit Python starten. Das Buch ist ideal für Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen Überblick über den kompletten Machine-Learning-Prozess und führt Sie durch die Klassifizierung strukturierter Daten. Sie lernen dann unter anderem Methoden zur Modellauswahl, zur Regression, zur Reduzierung der Dimensionalität und zum Clustering kennen. Die Codebeispiele sind so kompakt angelegt, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können.
    Note: 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.
    Language: German
    URL: https://static.onleihe.de/content/bookwire_nat/20201028/9783960104087/v9783960104087.pdf
    URL: https://static.onleihe.de/images/bookwire_nat/20201028/9783960104087/tn9783960104087l.jpg
    URL: https://voebb.onleihe.de/berlin/frontend/mediaInfo,51-0-1392146332-100-0-0-0-0-0-0-0.html
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Online Resource
    Berlin VÖBB/ZLB
  • 7
    Online Resource
    Online Resource
    Machine learning pocket reference : working with structured data in Python (2019)
    Beijing ; Boston ; Farnham ; Sebastopol ; Tokyo : O'Reilly
    Details
    UID:
    b3kat_BV046282091
    Format: 1 Online-Ressource (xiii, 303 Seiten) , Illustrationen
    Edition: First edition
    ISBN: 9781492047544 , 1492047546 , 9781492047513
    Note: Includes index , Introduction -- Overview of the machine learning process -- Classification walkthrough : titanic dataset -- Missing data -- Cleaning data -- Exploring -- Preprocess data -- Feature selection -- Imbalanced classes -- Classification -- Model selection -- Metrics and classification evaluation -- Explaining models -- Regression -- Metrics and regression evaluation -- Explaining regression models -- Dimensionality reduction -- Clustering -- Pipelines
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 1492047546
    Language: English
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    ST 300
    RVK:
    ST 250
    Keywords: Maschinelles Lernen ; Python
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Online Resource
    HWR Berlin
  • 8
    Book
    Book
    Illustrated guide to Python 3 : a complete walkthrough of beginning Python with unique illustrations showing how Python really works (2)
    [Vereinigte Staaten] : hairysun.com
    Details
    UID:
    b3kat_BV044719949
    Format: x, 245 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISBN: 9781977921758 , 1977921752
    Series Statement: Treading on Python series
    Language: English
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    ST 250
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Book
    FU Berlin get availability status
  • 9
    Book
    Book
    Intermediate Python programming : learn decorators, generators, functional programming more (2013)
    Middletown, DE : Hairysun.com
    Details
    UID:
    b3kat_BV044868744
    Format: viii, 152 Seiten
    ISBN: 9781490550954 , 149055095X
    Series Statement: Treading on Python series
    Language: English
    Author information: Harrison, Matt 1975-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    Book
    FU Berlin get availability status
  • 10
    Online Resource
    Online Resource
    Machine Learning – Die Referenz : Mit strukturierten Daten in Python arbeiten (2020)
    Heidelberg : o'Reilly
    Details
    UID:
    kobvindex_ERBEBC6379306
    Format: 1 online resource (246 pages)
    ISBN: 9783960104087
    Note: Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Kapitel 1: Einleitung -- Verwendete Bibliotheken -- Installation mit pip -- Installation mit conda -- Kapitel 2: Der Vorgang des maschinellen Lernens: Überblick -- Kapitel 3: Klassifikation Schritt für Schritt: der Titanic-Datensatz -- Vorschlag für das Projektlayout -- Importe -- Eine Frage stellen -- Begriffe und Bezeichnungen für die Daten -- Daten sammeln -- Daten säubern -- Merkmale gewinnen -- Stichproben von Daten nehmen -- Daten auffüllen -- Daten normalisieren -- Refaktorieren -- Vergleichsmodell -- Verschiedene Algorithmenfamilien -- Stacking -- Ein Modell erstellen -- Das Modell auswerten -- Das Modell optimieren -- Wahrheitsmatrix -- Grenzwertoptimierungskurve (ROC-Kurve) -- Trainingskurve -- Das Modell einsetzen -- Kapitel 4: Fehlende Daten -- Fehlende Daten untersuchen -- Fehlende Daten entfernen -- Daten auffüllen -- Indikatorspalten hinzufügen -- Kapitel 5: Daten säubern -- Spaltennamen -- Fehlende Werte ersetzen -- Kapitel 6: Erkunden -- Datenmenge -- Zusammenfassende Statistiken -- Histogramm -- Streudiagramm -- Kombidiagramm -- Paarmatrix -- Kasten- und Violinendiagramme -- Vergleich zweier Ordinalwerte -- Korrelation -- RadViz -- Parallele Koordinaten -- Kapitel 7: Daten vorverarbeiten -- Standardisieren -- Den Wertebereich skalieren -- Dummy-Variablen -- Markierungen codieren -- Häufigkeitscodierung -- Kategorien aus Text gewinnen -- Weitere kategoriale Codierungen -- Datumsmerkmale konstruieren -- Ein Merkmal col_na hinzufügen -- Manuelle Merkmalskonstruktion -- Kapitel 8: Merkmalsauswahl -- Kollineare Spalten -- Lasso-Regression -- Rekursiver Ausschluss von Merkmalen -- Wechselseitige Aussagekraft -- Hauptkomponentenverfahren -- Merkmalsgewichtung -- Kapitel 9: Unausgeglichene Klassen -- Eine andere Metrik anwenden -- Baumalgorithmen und Ensembles -- Modelle mit Strafpunkten , Minderheiten erweitern -- Minderheitsdaten erzeugen -- Mehrheiten verkleinern -- Erweitern und danach verkleinern -- Kapitel 10: Klassifikation -- Logistische Regression -- Naiver Bayes-Klassifikator -- Supportvektormaschine -- K-nächste Nachbarn -- Entscheidungsbaum -- Random-Forest -- XGBoost -- Gradientenverstärkung mit LightGBM -- TPOT -- Kapitel 11: Modellauswahl -- Validierungskurve -- Lernkurve -- Kapitel 12: Metriken und Beurteilung der Klassifikation -- Wahrheitsmatrix -- Metriken -- Vertrauenswahrscheinlichkeit -- Trefferquote -- Genauigkeit -- F1 (F-Maß) -- Klassifikationstafel -- ROC-Kurve (Grenzwertoptimierungskurve) -- Kurve der Genauigkeit über der Trefferquote -- Kumulatives Gain-Diagramm -- Lift-Kurve -- Ausgeglichenheit der Klassen -- Klassenvorhersagefehler -- Ansprechschwelle -- Kapitel 13: Interpretation von Modellen -- Regressionskoeffizienten -- Merkmalsgewichtung -- LIME -- Interpretation von Bäumen -- Partielle Abhängigkeitsdiagramme -- Stellvertretermodelle -- Shapley -- Kapitel 14: Regression -- Vergleichsmodell -- Lineare Regression -- Supportvektormaschinen (SVM) -- K-nächste Nachbarn -- Entscheidungsbaum -- Random-Forest -- XGBoost-Regression -- Regression mit LightGBM -- Kapitel 15: Metriken und Bewertung der Regression -- Metriken -- Residuendiagramm -- Varianzheterogenität -- Normalverteilte Residuen -- Diagramm des Vorhersagefehlers -- Kapitel 16: Interpretation von Regressionsmodellen -- Shapley -- Kapitel 17: Dimensionsreduktion -- Hauptkomponentenverfahren (PCA) -- UMAP -- t-SNE -- PHATE -- Kapitel 18: Clustern -- K-Means-Algorithmus -- Agglomeratives (hierarchisches) Clustern -- Cluster verstehen -- Kapitel 19: Pipelines -- Klassifikationspipeline -- Regressionspipeline -- Pipeline für das Hauptkomponentenverfahren -- Index
    Additional Edition: Print version: Harrison, Matt Machine Learning – Die Referenz Heidelberg : o'Reilly,c2020 ISBN 9783960091356
    Keywords: Electronic books.
    URL: https://ebookcentral.proquest.com/lib/th-brandenburg/detail.action?docID=6379306
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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    TH Brandenburg
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