Animals / Machine Learning - Die Referenz
Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
- Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind
- Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen ...
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Produktinformationen zu „Animals / Machine Learning - Die Referenz “
Klappentext zu „Animals / Machine Learning - Die Referenz “
- Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind
- Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen
- Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden
Diese praktische Referenz bietet eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme bei der Auswertung strukturierter Daten. Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als Nachschlagewerk und zur Anregung nutzen können: für eigene Projekte oder als Begleitmaterial für Machine-Learning-Kurse.
Das Buch ist ideal für Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen Überblick über den kompletten Machine-Learning-Prozess und stellt Ihnen verschiedene Bibliotheken und Modelle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen und Anpassungsmöglichkeiten vor. Die Codebeispiele sind so kompakt und nachvollziehbar, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können.
Autoren-Porträt von Matt Harrison
Matt Harrison leitet MetaSnake, ein Trainings- und Beratungsunternehmen für Python und Data Science. Er setzt Python seit 2000 in einer Vielzahl von Bereichen ein: Data Science, BI, Speicherung, Testing und Automatisierung, Open-Source-Stack-Management und Finanzen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Matt Harrison
- 2020, XII, 234 Seiten, Maße: 16,7 x 23,8 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Übersetzer: Thomas Lotze
- Verlag: dpunkt
- ISBN-10: 3960091354
- ISBN-13: 9783960091356
- Erscheinungsdatum: 27.10.2020
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