Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science

Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine Learning-Anwendungen selbst zu entwickeln, braucht es keine großen Teams: Wenn Sie...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen: Müller, Andreas C. (VerfasserIn), Guido, Sarah (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen: Rother, Kristian (ÜbersetzerIn)
Format: Elektronisch E-Book
Sprache:Deutsch
Veröffentlicht: [Place of publication not identified] O'Reilly 2017
Ausgabe:1. Auflage 2017.
Schlagwörter:
Links:https://learning.oreilly.com/library/view/-/9781492064619/?ar
Zusammenfassung:Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine Learning-Anwendungen selbst zu entwickeln, braucht es keine großen Teams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, kann Ihnen dieses Praxisbuch zeigen, wie Sie Ihre eigenen Machine Learning-Lösungen entwickeln.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 Praxis und weniger auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Buch herauszuholen.
Beschreibung:Includes index. - Print version record
Umfang:1 Online-Ressource (1 volume) illustrations
ISBN:9783960101116
3960101112