Harrison | Machine Learning – Die Referenz | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Deutsch, 246 Seiten

Harrison Machine Learning – Die Referenz


Mit strukturierten Daten in Python arbeiten

E-Book, Deutsch, 246 Seiten

ISBN: 978-3-96010-408-7
Verlag: O'Reilly
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

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.

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.
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Autoren/Hrsg.

Harrison, Matt

Weitere Infos & Material

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.

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