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Machine Learning - Die Referenz

Buch

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Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
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.
Lieferung: 1-4 Tage
Autor: Matt Harrison
Anbieter: O'Reilly
Sprache: Deutsch
EAN: 9783960091356
Veröffentlicht: 26.10.2020
Seitenanzahl: 246
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
  • 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.
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