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
