Einführung in Machine Learning mit Python Praxiswissen Data Science
"Machine learning" ist ein neues Verfahren, um mit Rechnern aus sehr grossen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen; eingesetzt wird es z.B. in automatisierten medizinischen Diagnoseverfahren. Das vorliegende Buch legt den Schwerpunkt auf "machine learning"-Algorithmen und ver...
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| Format: | UnknownFormat |
| Sprache: | ger |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2017
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online Zugang: | Full Text Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
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| Zusammenfassung: | "Machine learning" ist ein neues Verfahren, um mit Rechnern aus sehr grossen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen; eingesetzt wird es z.B. in automatisierten medizinischen Diagnoseverfahren. Das vorliegende Buch legt den Schwerpunkt auf "machine learning"-Algorithmen und verwendet als Programmiersprache Python mit seinen Bibliotheken NumPy und matplotbib. Es ist ein interessantes Gegenstück zu S. Raschka, der ebenfalls in machine learning mit Python einführt, aber mehr auf mathematische Grundlagen eingeht. Das Buch hier setzt nur wenige Vorkenntnisse in Python voraus und stützt sich auf häufig in der Praxis verwendete Algorithmen, die u.a. in der open-source-Python-Bibliothek scikit-learn enthalten sind. Die Autoren beginnen mit grundlegenden Konzepten von "machine learnig"-Konzepten und kommen dann schnell zu den Vor- und Nachteilen der vorgestellten Algorithmen. Gut berücksichtigt werden auch die Verkettung verschiedener Modelle mittels Pipelines und Arbeitsmethoden für die Auswertung von Textdateien. Viele Abbildungen. Code-Abschnitte oft zum Download im Netz |
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| Beschreibung: | XIII, 362 Seiten Illustrationen (schwarz-weiß), Diagramme (schwarz-weiß) 24 cm |
| ISBN: | 9783960090496 978-3-96009-049-6 3960090498 3-96009-049-8 |