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- 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 bietet eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme bei der Auswertung strukturierter Daten. Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als Nachschlagewerk und zur Anregung nutzen können: für eigene Projekte oder als Begleitmaterial für Machine-Learning-Kurse.
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 stellt Ihnen verschiedene Bibliotheken und Modelle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen und Anpassungsmöglichkeiten vor. Die Codebeispiele sind so kompakt und nachvollziehbar, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können.
Themen dieser Referenz:
- Klassifikation veranschaulicht am Titanic-Datensatz
- Datenbereinigung und der Umgang mit fehlenden Daten
- Explorative Datenanalyse
- Typische Vorverarbeitungsschritte
- Auswahl von Merkmalen, die für das Modell relevant sind
- Modellauswahl und die Interpretation von Modellen
- Regression mit verschiedenen Machine-Learning-Techniken
- Metriken für die Klassifikations- und Regressionsbewertung
- Clustering und Dimensionsreduktion
- Scikit-learn-Pipelines
- 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 bietet eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme bei der Auswertung strukturierter Daten. Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als Nachschlagewerk und zur Anregung nutzen können: für eigene Projekte oder als Begleitmaterial für Machine-Learning-Kurse.
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 stellt Ihnen verschiedene Bibliotheken und Modelle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen und Anpassungsmöglichkeiten vor. Die Codebeispiele sind so kompakt und nachvollziehbar, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können.
Themen dieser Referenz:
- Klassifikation veranschaulicht am Titanic-Datensatz
- Datenbereinigung und der Umgang mit fehlenden Daten
- Explorative Datenanalyse
- Typische Vorverarbeitungsschritte
- Auswahl von Merkmalen, die für das Modell relevant sind
- Modellauswahl und die Interpretation von Modellen
- Regression mit verschiedenen Machine-Learning-Techniken
- Metriken für die Klassifikations- und Regressionsbewertung
- Clustering und Dimensionsreduktion
- Scikit-learn-Pipelines
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
|---|---|
| Fachbereich: | Programmiersprachen |
| Genre: | Informatik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 231 |
| Reihe: | Animals |
| Inhalt: |
XII
234 S. |
| ISBN-13: | 9783960091356 |
| ISBN-10: | 3960091354 |
| Sprache: | Deutsch |
| Originalsprache: | Englisch |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Harrison, Matt |
| Übersetzung: | Lotze, Thomas |
| Hersteller: |
O'Reilly
Dpunkt.Verlag GmbH |
| Maße: | 238 x 167 x 17 mm |
| Von/Mit: | Matt Harrison |
| Erscheinungsdatum: | 27.10.2020 |
| Gewicht: | 0,466 kg |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
|---|---|
| Fachbereich: | Programmiersprachen |
| Genre: | Informatik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 231 |
| Reihe: | Animals |
| Inhalt: |
XII
234 S. |
| ISBN-13: | 9783960091356 |
| ISBN-10: | 3960091354 |
| Sprache: | Deutsch |
| Originalsprache: | Englisch |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Harrison, Matt |
| Übersetzung: | Lotze, Thomas |
| Hersteller: |
O'Reilly
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| Maße: | 238 x 167 x 17 mm |
| Von/Mit: | Matt Harrison |
| Erscheinungsdatum: | 27.10.2020 |
| Gewicht: | 0,466 kg |
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