Neuware - 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 f�r die t�gliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschlie�lich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bew�ltigen - wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle ausw�hlen, Dimensionalit�t reduzieren und vieles mehr.Jedes Rezept enth�lt Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einf�gen und dann anpassen k�nnen, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Dar�ber hinaus werden alle L�sungen diskutiert und wichtige Zusammenh�nge hergestellt. Dieses Kochbuch unterst�tzt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische R�stzeug, das Sie ben�tigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte f�r:- Vektoren, Matrizen und Arrays- den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit- das Reduzieren der Dimensionalit�t durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl- Modellbewertung und -auswahl- lineare und logistische Regression, B�ume und W�lder und k-n�chste Nachbarn- Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze- das Speichern und Laden von trainierten Modellen'Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz f�r erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zug�ngliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anf�nger sch�tzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespr�ch als Data Scientist auffrischen m�chte oder eine pr�gnante und dennoch gr�ndliche Referenz f�r den Schreibtisch sucht.'- Justin BozonierLeitender Data Scientist bei Grubhub.

N� de ref. del art�culo 9783960090908

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Machine Learning Kochbuch : Praktische L�sungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
Editor: Dpunkt.Verlag Apr 2019
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 3960090900
ISBN 13: 9783960090908
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 238�mil�metros de ancho por 167 de alto por 27 de largo
Peso: 672 gramos

Acerca de

Sinopsis

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 f�r die t�gliche Arbeit typisch sind � von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschlie�lich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bew�ltigen � wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle ausw�hlen, Dimensionalit�t reduzieren und vieles mehr. Jedes Rezept enth�lt Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einf�gen und dann anpassen k�nnen, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Dar�ber hinaus werden alle L�sungen diskutiert und wichtige Zusammenh�nge hergestellt. Dieses Kochbuch unterst�tzt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische R�stzeug, das Sie ben�tigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln. In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte f�r: - Vektoren, Matrizen und Arrays - den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit - das Reduzieren der Dimensionalit�t durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellbewertung und -auswahl - lineare und logistische Regression, B�ume und W�lder und k-n�chste Nachbarn - Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze - das Speichern und Laden von trainierten Modellen �Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz f�r erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zug�ngliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anf�nger sch�tzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespr�ch als Data Scientist auffrischen m�chte oder eine pr�gnante und dennoch gr�ndliche Referenz f�r den Schreibtisch sucht.� � Justin Bozonier Leitender Data Scientist bei Grubhub

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