Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data by Andreas C. Müller,Sarah Guido,Kristian Rother

By Andreas C. Müller,Sarah Guido,Kristian Rother

laptop studying 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 großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen.

Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem educational herauszuholen.

Das Buch zeigt Ihnen:
- grundlegende Konzepte und Anwendungen von desktop Learning
- Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen
- wie sich die von computing device studying verarbeiteten Daten repräsentieren 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 Arbeitsabläufe gekapselt werden
- Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken
- Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen desktop studying und info Science

Dieses Buch ist eine fantastische, large praktische Informationsquelle für jeden, der mit computer studying in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing!
Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

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