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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Machine Learning mit Python (mitp Professional)
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 3958454224
ISBN 13: 9783958454224
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: good

Acerca de

Sinopsis

Das Praxis-Handbuch f�r Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings

Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras

Verst�ndlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen

Machine Learning und Predictive Analytics ver�ndern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die F�higkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage f�r den langfristigen gesch�ftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien.

Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erl�utert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen.

Python z�hlt zu den f�hrenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten.

Der Autor erl�utert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsf�higer Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt f�r Schritt die Grundlagen von Python f�r maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein.

Acerca del autor

�ber den Autor:
Sebastian Raschka ist Doktorand an der Michigan State University und entwickelt neue Rechenverfahren im Bereich der Bioinformatik. Er wurde auf GitHub von Analytics Vidhya als einflussreichster Datenanalytiker eingestuft. Er verf�gt �ber jahrelange Erfahrung in der Python-Programmierung und hat mehrere Seminare �ber praktische Data-Science-Anwendungen und maschinelles Lernen geleitet. Seine Erfahrungen mit Data Science, maschinellem Lernen und Python-Programmierung haben ihn dazu motiviert, dieses Buch zu schreiben, um es auch Leuten ohne Kenntnisse maschineller Lernverfahren zu erm�glichen, datengesteuerte L�sungen zu entwickeln. Au�erdem hat er aktiv Beitr�ge zu Open-Source-Projekten geleistet und die von ihm implementierten Verfahren werden inzwischen erfolgreich in Wettbewerben eingesetzt, die maschinelles Lernen zum Thema haben, wie z.B. Kaggle. In seiner Freizeit entwickelt er Vorhersagemodelle f�r Sportergebnisse.

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