EAN: 9783960090908

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Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.Entwickler die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen - wie etwa Daten laden Text und numerische Daten behandeln Modelle auswählen Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.Jedes Rezept enthält Code den Sie kopieren zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug das Sie benötigen um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für:- Vektoren Matrizen und Arrays- den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten Texten Bildern sowie Datum und Uhrzeit- das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl- Modellbewertung und -auswahl- lineare und logistische Regression Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn- Support Vector Machine (SVM) naive Bayes Clustering und neuronale Netze- das Speichern und Laden von trainierten ModellenChris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt um nicht nur eine Referenz für erfahrene Profis zu bieten sondern auch eine leicht zugängliche Reihe von kleinen Tutorials die Anfänger schätzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespräch als Data Scientist auffrischen möchte oder eine prägnante und dennoch gründliche Referenz für den Schreibtisch sucht.- Justin BozonierLeitender Data Scientist bei Grubhub

Produktinformationen zuletzt aktualisiert am
31.03.2025 um 00:31 Uhr

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