Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science
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Beschreibung
"Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science" von Kristian Rother ist ein praxisorientiertes Buch, das einen umfassenden Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens bietet. Es richtet sich an Leser, die bereits Grundkenntnisse in Python haben und diese auf den Bereich der Datenwissenschaft anwenden möchten. Das Buch deckt zentrale Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens ab, darunter überwachtes und unüberwachtes Lernen, Datenvorverarbeitung und Modellbewertung. Kristian Rother legt besonderen Wert darauf, theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen zu verknüpfen. Dabei kommen gängige Bibliotheken wie NumPy, pandas, scikit-learn und Matplotlib zum Einsatz. Der Leser wird durch den gesamten Prozess eines Machine-Learning-Projekts geführt – von der Datensammlung über die Modellierung bis hin zur Evaluierung der Ergebnisse. Das Buch enthält zahlreiche Übungen und Code-Beispiele, die es dem Leser ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden. Ziel ist es, den Lesern nicht nur technisches Wissen zu vermitteln, sondern auch ein Verständnis für die praktische Umsetzung von Machine-Learning-Projekten im Bereich Data Science zu entwickeln.
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