Machine Learning Kochbuch
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-090-8 (ISBN)
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 Arrays
- den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit
- das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl
- Modellbewertung und -auswahl
- lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn
- Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze
- das Speichern und Laden von trainierten Modellen
Dieses Buch richtet sich an Entwickler mit Machine-Learning-Grundkenntnissen, Machine-Learning- Praktiker und Python- Programmierer.
Chris Albon ist Data Scientist und Politikwissenschaftler mit einem Jahrzehnt Erfahrung in der Anwendung von statistischem Lernen, künstlicher Intelligenz und Software-Engineering in den Bereichen politischer, sozialer und humanitärer Bemühungen – von der Wahlbeobachtung bis zur Katastrophenhilfe. Derzeit ist Chris der Chief Data Scientist bei BRCK, einem kenianischen Start-up-Unternehmen, das ein robustes Netzwerk für Internetnutzer des Frontier-Markts entwickelt.
Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz für erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zugängliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anfänger schätzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespräch als Data Scientist auffrischen möchte oder eine prägnante und dennoch gründliche Referenz für den Schreibtisch sucht.
Justin Bozonier, Leitender Data Scientist bei Grubhub
| Erscheinungsdatum | 22.03.2019 |
|---|---|
| Übersetzer | Frank Langenau |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Original-Titel | Machine Learning with Python Cookbook |
| Maße | 165 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge ► Python | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | AI • Artificial Intelligence • Clusterbildung • Dimensionalität • Dimensionalität • Keras • KI • K-nächste Nachbarn • Künstliche Intelligenz • Maschinelles Lernen • Merkmalsselektion • Naive Bayes • Neuronale Netze • Pandas • scikit-learn • Scikit Learn • Support Vector Machines |
| ISBN-10 | 3-96009-090-0 / 3960090900 |
| ISBN-13 | 978-3-96009-090-8 / 9783960090908 |
| Zustand | Neuware |
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