Machine Learning - kurz & gut Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn.

Book Cover
Average Rating
Published
Heidelberg : o'Reilly, 2021.
Status
Available Online

Description

Loading Description...

More Details

Format
Edition
2nd ed.
Language
German
ISBN
9783960105114, 3960105118

Notes

General Note
Description based upon print version of record.
Bibliography
Includes bibliographical references and index.
Local note
O'Reilly,O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition

Also in this Series

Checking series information...

More Like This

Loading more titles like this title...

Reviews from GoodReads

Loading GoodReads Reviews.

Citations

APA Citation, 7th Edition (style guide)

Nguyen, C. N., & Zeigermann, O. (2021). Machine Learning - kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn (2nd ed.). o'Reilly.

Chicago / Turabian - Author Date Citation, 17th Edition (style guide)

Nguyen, Chi Nhan and Oliver. Zeigermann. 2021. Machine Learning - Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn. o'Reilly.

Chicago / Turabian - Humanities (Notes and Bibliography) Citation, 17th Edition (style guide)

Nguyen, Chi Nhan and Oliver. Zeigermann. Machine Learning - Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn o'Reilly, 2021.

MLA Citation, 9th Edition (style guide)

Nguyen, Chi Nhan., and Oliver Zeigermann. Machine Learning - Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn 2nd ed., o'Reilly, 2021.

Note! Citations contain only title, author, edition, publisher, and year published. Citations should be used as a guideline and should be double checked for accuracy. Citation formats are based on standards as of August 2021.

Staff View

Grouped Work ID
e1ed8d26-426d-173e-d9b5-664a48af269a-ger
Go To Grouped Work View in Staff Client

Grouping Information

Grouped Work IDe1ed8d26-426d-173e-d9b5-664a48af269a-ger
Full titlemachine learning kurz and gut eine einführung mit python pandas und scikit learn
Authornguyen chi nhan
Grouping Categorybook
Last Update2024-10-08 10:55:34AM
Last Indexed2024-10-25 03:40:16AM

Book Cover Information

Image Sourcedefault
First LoadedDec 13, 2023
Last UsedDec 13, 2023

Marc Record

First DetectedMar 21, 2023 11:05:03 AM
Last File Modification TimeMar 21, 2023 11:05:03 AM
SuppressedRecord had no items

MARC Record

LEADER03884cam a2200517Mu 4500
001on1249472350
003OCoLC
00520230321110434.0
006m     o  d        
007cr -n---------
008210501s2021    gw      o     ||| 0 ger d
019 |a 1289514008
020 |a 9783960105114
020 |a 3960105118
035 |a (OCoLC)1249472350|z (OCoLC)1289514008
040 |a EBLCP|b eng|c EBLCP|d N$T|d OCLCO|d OCLCF|d OCLCO|d OCLCQ
049 |a MAIN
050 4|a Q325.5
08204|a 006.31|2 23
1001 |a Nguyen, Chi Nhan.
24510|a Machine Learning - kurz & gut|h [electronic resource] :|b Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn.
250 |a 2nd ed.
260 |a Heidelberg :|b o'Reilly,|c 2021.
300 |a 1 online resource (217 p.).
336 |a text|b txt|2 rdacontent
337 |a computer|b c|2 rdamedia
338 |a online resource|b cr|2 rdacarrier
4901 |a kurz & gut
500 |a Description based upon print version of record.
504 |a Includes bibliographical references and index.
5050 |a Intro -- Inhalt -- Kapitel 1: Einführung -- Wie du dieses Buch lesen kannst -- Arten von Machine Learning -- ein Überblick -- Kapitel 2: Quick-Start -- Unser erstes Python-Notebook -- Unser Beispiel: Irisblüten -- Wir bringen dem Computer bei, Irisblüten zu unterscheiden -- Nearest Neighbors Classification -- Overfitting -- Underfitting -- Eine bessere Feature-Auswahl -- Weiterführende Links -- Kapitel 3: Datenimport und -vorbereitung -- Datenimport -- Das vorbereitete Projekt -- Preprocessing -- Weiterführende Links -- Kapitel 4: Supervised Learning -- Lineare Regression
5058 |a Logistische Regression -- Support Vector Machine -- Decision-Tree-Klassifikator -- Random-Forest-Klassifikator -- Boosted Decision Trees -- Weiterführende Links -- Kapitel 5: Feature-Auswahl -- Reduzierung der Features -- Auswahl der Features -- Principal-Component-Analyse -- Feature-Selektion -- Weiterführende Links -- Kapitel 6: Modellvalidierung -- Metrik für Klassifikation -- Metrik für Regression -- Evaluierung -- Hyperparameter-Suche -- Weiterführende Links -- Kapitel 7: Neuronale Netze und Deep Learning -- Iris mit neuronalen Netzen -- Feed Forward Networks -- Deep Neural Networks
5058 |a Anwendungsbeispiel: Erkennung von Verkehrsschildern -- Data Augmentation -- Neuere Ansätze im Bereich CNN -- Weiterführende Links -- Kapitel 8: Unsupervised Learning mit Autoencodern -- Das Szenario: Visuelle Regressionstests mit Autoencodern -- eingeschlichene Fehler erkennen -- Die Idee von Autoencodern -- Aufbau unseres Autoencoders -- Training und Ergebnisse -- Was passiert im Autoencoder? -- Fazit -- Weiterführende Links -- Kapitel 9: Deep Reinforcement Learning -- Grundkonzepte und Terminologie -- Ein Beispiel: der hungrige Bär -- Optimierung als Herausforderung
5058 |a Technische Modellierung als OpenAI Environment -- Training mit PPO -- Training als Supervised-Deep-Learning- Problemstellung formulieren -- Der Policy-Loss -- Actor-Critic über das Value Network -- Sample-Effizienz und katastrophale Updates -- Exploration vs. Exploitation -- Fazit -- Weiterführende Links -- Index
590 |a O'Reilly|b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition
650 0|a Machine learning.|9 46043
650 0|a Python (Computer program language)|9 71333
650 0|a Statistics.|9 56709
7001 |a Zeigermann, Oliver.
77608|i Print version:|a Nguyen, Chi Nhan|t Machine Learning - kurz & gut|d Heidelberg : o'Reilly,c2021|z 9783960091615
830 0|a kurz & gut.
85640|u https://library.access.arlingtonva.us/login?url=https://learning.oreilly.com/library/view/~/9781098129279/?ar|x O'Reilly|z eBook
938 |a ProQuest Ebook Central|b EBLB|n EBL6577402
938 |a EBSCOhost|b EBSC|n 2919139
994 |a 92|b VIA
999 |c 284794|d 284794