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Description de l’éditeur

Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.

Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen – wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.

Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.

In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für:
Vektoren, Matrizen und Arraysden Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeitdas Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder MerkmalsauswahlModellbewertung und -auswahllineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste NachbarnSupport Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netzedas Speichern und Laden von trainierten Modellen

GENRE
Informatique et Internet
SORTIE
2019
22 mars
LANGUE
DE
Allemand
LONGUEUR
368
Pages
ÉDITEUR
O'Reilly
TAILLE
6.2
Mo

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