Applied Machine Learning
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Beschreibung
"Applied Machine Learning" von David Forsyth ist ein umfassendes Werk, das sich mit der praktischen Anwendung von maschinellem Lernen befasst. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute, die ein tieferes Verständnis für die Methoden und Techniken des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter überwachte und unüberwachte Lernverfahren, Feature-Engineering, Modellbewertung und -selektion sowie die Implementierung verschiedener Algorithmen in realen Anwendungen. Forsyth legt dabei besonderen Wert auf praktische Beispiele und Übungen, um den Lesern zu helfen, theoretische Konzepte in die Praxis umzusetzen. Das Buch bietet zudem Einblicke in aktuelle Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und diskutiert ethische Überlegungen bei der Anwendung dieser Technologien.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 277 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly Media, Inc, USA
- Hardcover
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- Hardcover
- 608 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- Hardcover
- 852 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover
- 240 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress