Einfuhrung 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...
| Otros Autores: | , , |
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| Formato: | Libro electrónico |
| Idioma: | Alemán |
| Publicado: |
Heidelberg, [Germany] :
O'Reilly
2017.
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| Edición: | 1. Auflage |
| Colección: | Animals
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| Materias: | |
| Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull: | https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009631266406719 |
| Sumario: | 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. |
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| Notas: | Includes index. |
| Descripción Física: | 1 online resource (364 pages) : illustrations |
| Bibliografía: | Includes bibliographical references and index. |
| ISBN: | 9781492064619 9783960101116 |
