E-Book, Deutsch, 378 Seiten
Reihe: Animals
Praxiswissen Data Science
E-Book, Deutsch, 378 Seiten
Reihe: Animals
ISBN: 978-3-96010-112-3
Verlag: O'Reilly
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark
Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen.
Das Buch zeigt Ihnen:
- grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning
- Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen
- wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten
- fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern
- das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden
- Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken
- Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science
Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing!
Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research