Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (German Edition)
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Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Ausgabe, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 277893.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 104862.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 184658.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 186168.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, pandas, Theano und Keras Verständlicher und eleganter Python-Code zur Optimierung Ihrer Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Sebastian Raschka gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in die Techniken der Predictive Analytics. Er erläutert die grundlegenden theoretischen Prinzipien des Machine Learnings und wendet sie praktisch an. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf das Stellen und Beantworten der richtigen Fragen. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Der Autor erläutert in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Theano oder Keras. Sie lernen Schritt für Schritt die Grundlagen von Python für maschinelle Lernverfahren kennen und setzen dabei eine Vielfalt von statistischen Modellen ein. Aus dem Inhalt: Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalysen zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Neuronale Netze erzeugen mit Keras und Theano Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks , Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: mitp Verlags GmbH & Co. KG, mitp Verlags GmbH & Co. KG, Produktgruppe: eBooks, Freigegeben: 2016-11-22, Studio: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Verkaufsrang: 238823.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (2017)
ISBN: 9783958454224 bzw. 3958454224, in Deutsch, 424 Seiten, MITP, Taschenbuch, gebraucht.
Von Privat, pauli222, [5841189].
Einband ist an den Ecken etwas bestoßen innen ist das Buch sehr gut erhalten (kaum benutzt). Cont. fl. am. 2017, Taschenbuch, leichte Gebrauchsspuren, 737g, 424, PayPal, Banküberweisung.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (German Edition) (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, vermutlich in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe.
Von Händler/Antiquariat, Amazon Media EU S.à r.l.
mitp Verlags GmbH & Co. KG, Versión Kindle, Ausgabe: 1, Publiziert: 2016-11-22T00:00:00.000Z, Produktgruppe: Compra de libro digital, Verkaufsrang: 1313986, Format: eBook Kindle.
Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning (2016)
ISBN: 9783958454248 bzw. 3958454240, in Deutsch, 622 Seiten, mitp Verlags GmbH & Co. KG, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
Von Händler/Antiquariat, Amazon Media EU S.à r.l.
mitp Verlags GmbH & Co. KG, Kindle Ausgabe, Ausgabe: 1, Publiziert: 2016-11-22T00:00:00.000Z, Produktgruppe: Digital Ebook Purchas, Verkaufsrang: 398319, Format: Kindle eBook.
Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)
ISBN: 9783958454224 bzw. 3958454224, vermutlich in Deutsch, mitp, Taschenbuch.
Von Händler/Antiquariat, medimops [55410863], Berlin, Germany.
Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.