
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
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Beschreibung
"Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data" von Peter Flach ist ein umfassendes Lehrbuch, das die Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens behandelt. Es richtet sich sowohl an Studenten als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis der Algorithmen und Techniken erlangen möchten, die zur Analyse und Interpretation von Daten eingesetzt werden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Prinzipien des maschinellen Lernens, einschließlich der Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Entscheidungsbäume, Regelbasierte Klassifikatoren, lineare Modelle sowie Support-Vektor-Maschinen. Darüber hinaus geht es auf Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting ein. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Erklärung der mathematischen Grundlagen und der theoretischen Konzepte hinter den Algorithmen. Flach legt zudem Wert darauf, praktische Anwendungen zu erläutern und bietet Beispiele aus realen Datensätzen an. Das Buch enthält Übungen zur Festigung des Gelernten und fördert das Verständnis durch visuelle Darstellungen komplexer Prozesse. Insgesamt dient das Werk als wertvolle Ressource für alle, die sich intensiv mit den Methoden des maschinellen Lernens auseinandersetzen möchten, wobei sowohl theoretische als auch praktische Aspekte beleuchtet werden.
Produktdetails

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Über den Autor
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 390 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly Media
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- hardcover
- 540 Seiten
- Erschienen 2024
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 590 Seiten
- Erschienen 2021
- MedMantra, LLC
- Kartoniert
- 295 Seiten
- Erschienen 2014
- Apress