Machine Learning - kurz & gut Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn.
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2nd ed.
Language
German
ISBN
9783960105114, 3960105118
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O'Reilly,O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition
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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.
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Grouped Work ID
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Grouping Information
| Grouped Work ID | e1ed8d26-426d-173e-d9b5-664a48af269a-ger |
|---|---|
| Full title | machine learning kurz and gut eine einführung mit python pandas und scikit learn |
| Author | nguyen chi nhan |
| Grouping Category | book |
| Last Update | 2024-10-08 10:55:34AM |
| Last Indexed | 2024-12-03 03:33:29AM |
Book Cover Information
| Image Source | default |
|---|---|
| First Loaded | Dec 13, 2023 |
| Last Used | Dec 13, 2023 |
Marc Record
| First Detected | Mar 21, 2023 11:05:03 AM |
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| Last File Modification Time | Mar 21, 2023 11:05:03 AM |
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| 505 | 0 | |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 | |
| 505 | 8 | |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 | |
| 505 | 8 | |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 | |
| 505 | 8 | |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 | |
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