Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)
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Beschreibung
"Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning" von Sebastian Raschka ist ein umfassendes Handbuch, das sich an Leser richtet, die in die Welt des maschinellen Lernens eintauchen möchten. Das Buch bietet eine praxisorientierte Einführung in die Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter grundlegende Algorithmen des maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Modellbewertung und -optimierung sowie fortgeschrittene Techniken wie Deep Learning. Der Autor legt großen Wert auf praktische Anwendungen und führt den Leser durch zahlreiche Beispiele und Übungen, um das Verständnis zu vertiefen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Nutzung bekannter Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und Keras. Zudem werden Best Practices für die Umsetzung von Machine-Learning-Projekten vermittelt. Das Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene im Bereich Data Science und bietet wertvolle Einblicke für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich Predictive Analytics und Deep Learning erweitern möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 320 Seiten
- Erschienen 2019
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Kartoniert
- 310 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media
- Gebunden
- 179 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 350 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 179 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Hardcover
- 372 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 1079 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Kartoniert
- 624 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- Kartoniert
- 295 Seiten
- Erschienen 2014
- Apress




