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100%: Albon, Chris: Machine Learning Kochbuch (eBook, PDF) (ISBN: 9783960103066) 2019, O´Reilly, Erstausgabe, in Deutsch, Taschenbuch.
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97%: Albon, Chris: Machine Learning Kochbuch: Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning (ISBN: 9783960090908) 2019, Erstausgabe, in Deutsch, Taschenbuch.
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Machine Learning Kochbuch (eBook, PDF) - 6 Angebote vergleichen
Preise | 2019 | 2020 | 2021 |
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Machine Learning Kochbuch - eBook
DE NW EB
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, in Deutsch, O'Reilly, neu, E-Book.
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Machine Learning Kochbuch. 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-... eBooks.
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Machine Learning Kochbuch (eBook, PDF)
DE NW EB
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, in Deutsch, O´Reilly, neu, E-Book.
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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, 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 Modellen Sofort per Download lieferbar Lieferzeit 1-2 Werktage.
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Machine Learning Kochbuch (eBook, PDF)
~DE NW
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, vermutlich in Deutsch, O'Reilly, neu.
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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 Modellen.
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Machine Learning Kochbuch - Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
DE NW EB DL
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, in Deutsch, O'reilly, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Machine Learning Kochbuch (2019)
~DE NW FE EB DL
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, vermutlich in Deutsch, 368 Seiten, O'Reilly, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
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Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning, eBooks, eBook Download (PDF), 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 Modellen.
Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning, eBooks, eBook Download (PDF), 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 Modellen.
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Machine Learning Kochbuch
DE PB NW
ISBN: 9783960103066 bzw. 3960103069, in Deutsch, O'Reilly, Taschenbuch, neu.
Machine Learning Kochbuch ab 29.99 € als pdf eBook: Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. Aus dem Bereich: eBooks, Belletristik, Erzählungen,.
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