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Produktinformation

Taschenbuch: 186 Seiten

Verlag: Independently published (2. Juni 2019)

Sprache: Deutsch

ISBN-10: 1071377930

ISBN-13: 978-1071377932

Größe und/oder Gewicht:

14 x 1,1 x 21,6 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

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Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 115.882 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

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Ebook Getting On: A BBC Radio 4 full-cast drama, by Alan Bennett

Ebook Getting On: A BBC Radio 4 full-cast drama, by Alan Bennett

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Getting On: A BBC Radio 4 full-cast drama, by Alan Bennett

Ebook Getting On: A BBC Radio 4 full-cast drama, by Alan Bennett

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Über den Autor und weitere Mitwirkende

Alan Bennett's television series Talking Heads has become a modern-day classic, as have many of his works for the stage, including Forty Years On, The Lady in the Van, The Madness of George III (together with the Oscar-nominated screenplay The Madness of King George) and an adaptation of The Wind in the Willows. The History Boys won the Evening Standard and Critics' Circle awards for Best Play, The Laurence Olivier Award for Best New Play and the South Bank Award.

Produktinformation

Audio CD

Verlag: BBC Physical Audio; Auflage: Unabridged ed (7. Juni 2018)

Sprache: Englisch

ISBN-10: 1787531023

ISBN-13: 978-1787531024

Größe und/oder Gewicht:

13,3 x 1,3 x 12,1 cm

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Bücher Herunterladen Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science, by Andreas C. Müller

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Nach wenigen Zeit, schließlich das Buch, das wir und Sie warten auf kommt. So linderte dieses fantastische Buch zu erhalten, in dieser Website angeboten zu präsentieren. Dies ist Führer, die DDD. Wenn Sie noch wirklich so schwer fühlen die veröffentlichte Publikation in der Buchhandlung zu bekommen, können Sie uns wieder begleiten. Wenn Sie jemals das Buch in weichen Daten aus diesem Buch erhalten haben, können Sie jetzt schnell es als die Empfehlung bekommen.

Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science, by Andreas C. Müller

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Vielen Dank für die meisten abgeschlossen und beförderte Website besuchen, die zahlreichen Buchchecklisten bringen. Dies ist genau das, was Sie bekommen das Buch als die Überweisung für Sie dabei die Diskussion viel besser zu fühlen, übernehmen können. Das Buch, das sein Weisung endet zur Zeit zu überprüfen ist Einführung In Machine Learning Mit Python: Praxiswissen Data Science, By Andreas C. Müller Dies ist nur eines der Bücher, die aus dem ganzen Welt Detail als einen Teil der fantastischen vieler Bücher, die uns. Also, wenn Sie die Buchtitel unten finden und suchen, wird es von mehreren Nationen auf dem Planeten sein. Also, es ist so fertig, nicht wahr?

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Über den Autor und weitere Mitwirkende

Andreas C. Müller hat an der Universität Bonn in Machine Learning promoviert. Bei Amazon hat er an Anwendungen für rechnergestütztes Sehen gearbeitet, heute ist er am Center for Data Science an der New York University tätig. Er ist Core Contributor an der Entwicklung und Wartung von scikit-learn beteiligt.Sarah Guido ist als Data Scientist tätig und hat viel für Start-ups gearbeitet, zuletzt als Lead Data Scientist bei Bitly. Sie ist eine erfahrene Konferenzrednerin und hat einen Master-Abschluss im Fach Information an der University of Michigan erworben.

Produktinformation

Taschenbuch: 378 Seiten

Verlag: O'Reilly (26. Juni 2017)

Sprache: Deutsch

ISBN-10: 3960090498

ISBN-13: 978-3960090496

Größe und/oder Gewicht:

16,6 x 2,5 x 23,8 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

4.0 von 5 Sternen

3 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 22.620 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

Das Buch ist für Anfänger eine gute und schnelle Einführung in Machine Learning mit Python. Es wird direkt darauf eingegangen, wie man einfache Machine Learning Ansätze implementiert, ohne dabei groß auf die Hintergründe der verschiedenen Algorithmen einzugehen (was man aber von einem Anfänger-Buch auch nicht erwarten kann denke ich).Nach einer kurzen Einführung in die Thematik gibt es zwei große Kapitel über Überwachtes Lernen und Unüberwachtes lernen, in denen die wichtigsten Modelle und Algorithmen erklährt werden. Dabei liegt der Fokus darauf, diese Modelle anwenden zu können und nicht im detail zu verstehen wiso Komplizierte Algorithmen wie z.B. ein Kernel-Trick funktionieren (was für Anfänger wahrscheinlich auch erstmal ziemlich uninteressant währe).Es sind zu jedem Thema zahlreiche Beispiele implementiert, die zeigen wie die Modelle verwendet werden und die auch gute Praxis im Umgang mit Python und scikit-learn lehren.Es wird auch auf Evaluierungen, Validierungen und einige wichtige Grundlagen eingegangen (allerdings nicht sehr detailiert).Was mir dabei ein wenig gefehlt hat, sind Erklährungen warum die unterteilung in Trainings-, Test- und Validierungsset wichtig sind und wie es die Ergebnisse beeinflussen kann, wenn einfach jedes Modell mal ausprobiert wird und dann das beste gewählt wird.Die Unterteilung und Strukturierung finde ich nicht ganz so gelungen, da für das gesammte Buch Jupyter-Notebook verwendet wurde. Das macht es etwas schwerer einzelne Unterkapitel zu finden wodurch das Buch als Nachschlagewerk etwas weniger geeignet ist (Geht schon, man sucht halt nur etwas länger).Nochmal zusammengefasst:Vorteile:+ Kurze und verständliche Einführung+ Sehr viele Beispiele und Graphen zur verdeutlichung+ Viele wichtige Modelle werden vorgestelltNachteile:- Etwas unübersichtlich durch das Jupyter-Notebook Design...- Wie oder wiso die Modelle funktionieren ist manschmal etwas sehr kurz gekommenFazit:Für Anfänger, die einen schnellen Einstieg in das Thema wollen, kann ich das Buch sehr empfehlen. Mir hat es bei meiner Einführungs-Vorlesung zu dem Thema sehr geholfen.Für alle die mehr über die Hintergründe wissen wollen (wie genau die Modelle funktionieren oder die Lerntheoretischen Hintergründe) ist dieses Buch wohl eher nichts (was aber auch nicht der anspruch eines Einführungs-Buchs sein sollte).

Hier braucht man schon Vorwissen, um das Buch zu lesen und um es zu verstehen. Der Titel ist aber zu ambitioniert, auf den wenigen Seiten schafft das kein Autor.Positiv: das Buch hat zumindest bei mir Appetit auf mehr gemacht und somit seinen Zweck erfüllt.

Wie viele Bücher von O'Reilly ist dies wieder ein sehr gutes Beispiel für "Kurz & Gut". Sehr gut und verständlich geschrieben. Beispiele nachvollziehbar.Ich bin froh mir das Buch gekauft zu haben.

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