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Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn , Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics , Sport-Gewindefahrwerk > Sportfederung , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210312, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Raschka, Sebastian~Mirjalili, Vahid, Edition: REV, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 768, Keyword: algorithmen; big data; buch; clusteranalyse; datenanalyse; datenverarbeitung; mitp; neuronale netze; numpy; regressionsanalyse; scikit learn; scipy; sentiment analyse, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Database~Datenbank~Python (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Datenerfassung und -analyse~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 238, Breite: 168, Höhe: 41, Gewicht: 1264, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin Zollanvari
Das Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.
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Ähnliche Suchbegriffe für Machine-Learning-with-Python
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu PattanayakSkalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Adaptive Machine Learning Algorithms with Python, Fachbücher von Chanchal ChatterjeeDas Buch "Adaptive Machine Learning Algorithms with Python" bietet eine umfassende Einführung in adaptive Algorithmen zur Lösung von Herausforderungen im Bereich der Streaming-Datenverarbeitung. Die Autoren Chanchal Chatterjee und Vwani P. Roychowdhury präsentieren ein gemeinsames Rahmenwerk, das es ermöglicht, adaptive Algorithmen zu entwickeln und anzuwenden. Die Leser werden durch eine Vielzahl von realen Anwendungsfällen geführt, die von einfachen bis hin zu komplexen Datenverarbeitungsproblemen reichen. Das Buch behandelt wichtige Themen wie die Handhabung von zeitvariablen, nicht-stationären Daten und bietet Lösungen, die auf minimalen Rechenressourcen, Speicherbedarf, Latenz und Bandbreite basieren. Am Ende des Buches werden die Leser in der Lage sein, eigene adaptive Algorithmen zu entwickeln und anzuwenden, um Probleme in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen zu lösen.48,14 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Practical Machine Learning for Streaming Data with Python, Fachbücher von Sayan Putatunda
"Practical Machine Learning for Streaming Data with Python" ist ein Fachbuch, das sich an Datenwissenschaftler und Maschinenlern-Ingenieure richtet, die maschinelles Lernen für Streaming-Daten implementieren möchten. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Anwendungen von Streaming-Daten in der realen Welt. Das Buch behandelt die Grundlagen des Scikit-Multiflow-Frameworks und bietet praktische Anleitungen zur Entwicklung, Validierung und Implementierung von Modellen für Streaming-Daten mit Python. Die Leser werden durch verschiedene Algorithmen des inkrementellen und Online-Lernens geführt und lernen, wie man Modelle zur Erkennung von Konzeptdrift entwickelt. Darüber hinaus werden Techniken für Klassifikation, Regression und Ensemble-Lernen in Streaming-Daten-Kontexten behandelt. Das Buch schliesst mit einem Überblick über andere Open-Source-Tools für Streaming-Daten ab, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die in diesem dynamischen Bereich arbeiten möchten.
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Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learnMachine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn , Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics , Sport-Gewindefahrwerk > Sportfederung , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210312, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: mitp Professional##, Autoren: Raschka, Sebastian~Mirjalili, Vahid, Edition: REV, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 768, Keyword: algorithmen; big data; buch; clusteranalyse; datenanalyse; datenverarbeitung; mitp; neuronale netze; numpy; regressionsanalyse; scikit learn; scipy; sentiment analyse, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Database~Datenbank~Python (EDV)~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Datenerfassung und -analyse~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 238, Breite: 168, Höhe: 41, Gewicht: 1264, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,19,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python, Fachbücher von Amin ZollanvariDas Buch "Machine Learning with Python" bietet eine umfassende Einführung in die wesentlichen Elemente des maschinellen Lernens, sowohl aus theoretischer als auch praktischer Sicht. Es richtet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften und anderer quantitativer Fachrichtungen, die ein fundiertes Verständnis für die Methoden des maschinellen Lernens entwickeln möchten. Die Auswahl der Themen basiert auf der praktischen Anwendbarkeit der Methoden, die für Studierende mit einem typischen mathematischen Hintergrund von Bedeutung sind. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Nachbarnsuche, lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Ensemble-Lernen, Modellbewertung und -auswahl, Dimensionsreduktion, Clustering und tiefes Lernen. Zudem wird eine Einführung in grundlegende Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen gegeben, wie NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost und Keras mit TensorFlow-Backend. Zwei Kapitel sind speziell der Vermittlung notwendiger Python-Programmierkenntnisse gewidmet, was das Buch zu einer eigenständigen Ressource für Studierende mit unterschiedlichen Programmierhintergründen macht.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu PattanayakSkalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Adaptive Machine Learning Algorithms with Python, Fachbücher von Chanchal ChatterjeeDas Buch "Adaptive Machine Learning Algorithms with Python" bietet eine umfassende Einführung in adaptive Algorithmen zur Lösung von Herausforderungen im Bereich der Streaming-Datenverarbeitung. Die Autoren Chanchal Chatterjee und Vwani P. Roychowdhury präsentieren ein gemeinsames Rahmenwerk, das es ermöglicht, adaptive Algorithmen zu entwickeln und anzuwenden. Die Leser werden durch eine Vielzahl von realen Anwendungsfällen geführt, die von einfachen bis hin zu komplexen Datenverarbeitungsproblemen reichen. Das Buch behandelt wichtige Themen wie die Handhabung von zeitvariablen, nicht-stationären Daten und bietet Lösungen, die auf minimalen Rechenressourcen, Speicherbedarf, Latenz und Bandbreite basieren. Am Ende des Buches werden die Leser in der Lage sein, eigene adaptive Algorithmen zu entwickeln und anzuwenden, um Probleme in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen zu lösen.48,14 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Machine Learning for Streaming Data with Python, Fachbücher von Sayan Putatunda"Practical Machine Learning for Streaming Data with Python" ist ein Fachbuch, das sich an Datenwissenschaftler und Maschinenlern-Ingenieure richtet, die maschinelles Lernen für Streaming-Daten implementieren möchten. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Anwendungen von Streaming-Daten in der realen Welt. Das Buch behandelt die Grundlagen des Scikit-Multiflow-Frameworks und bietet praktische Anleitungen zur Entwicklung, Validierung und Implementierung von Modellen für Streaming-Daten mit Python. Die Leser werden durch verschiedene Algorithmen des inkrementellen und Online-Lernens geführt und lernen, wie man Modelle zur Erkennung von Konzeptdrift entwickelt. Darüber hinaus werden Techniken für Klassifikation, Regression und Ensemble-Lernen in Streaming-Daten-Kontexten behandelt. Das Buch schliesst mit einem Überblick über andere Open-Source-Tools für Streaming-Daten ab, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die in diesem dynamischen Bereich arbeiten möchten.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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