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Einfuhrung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science (Animals) by Andreas C. Muller German | 21 July 2017 | ISBN: 3960090498 | ASIN: B0744LFPYS | 378 Pages | AZW3 | 10.38 MB Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine gro?en Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Losungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die fur eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Muller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusatzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten reprasentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsablaufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden fur Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Moglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fahigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle fur jeden, der mit Machine Learning in Python starten mochte – ich wunschte nur, es hatte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research