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Machine Learning Fundamentals, Fachbücher von Hui Jiang
Diese klare und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf eine prägnante, logische und leicht verständliche Weise für Leser mit grundlegenden mathematischen Kenntnissen, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen. Die Themen umfassen sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch die kürzlich populären Methoden des tiefen Lernens.
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Fundamentals of Probability and Statistics for Machine Learning, Fachbücher von Ethem Alpaydin
Das Buch "Fundamentals of Probability and Statistics for Machine Learning" von Ethem Alpaydın ist ein einführendes Lehrbuch, das sich an Studierende im Grundstudium oder an angehende Graduierte richtet. Es bietet eine innovative Integration von Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit deren Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Anstatt die beiden Themen getrennt zu behandeln, verbindet Alpaydın sie in einem ersten Kurs über das Lernen aus Daten. Das Buch beginnt mit den Grundlagen zufälliger Experimente und Wahrscheinlichkeiten und führt schrittweise zu komplexeren Themen wie künstlichen neuronalen Netzen. Mit einem praktischen Ansatz und einem Fokus auf aktives Lernen bietet dieser einzigartige Text eine umfassende Abdeckung der wesentlichen Elemente, die für ein empirisches Verständnis des maschinellen Lernens im Kontext der Datenwissenschaft erforderlich sind.
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua ZhouDas Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Methods, Fachbücher von Hang LiDas Buch "Machine Learning Methods" bietet eine umfassende und systematische Einführung in die wesentlichen Methoden des maschinellen Lernens. Es behandelt sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen und diskutiert grundlegende Methoden der Klassifikation und Regression im überwachten Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Perzeptronen, Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsmodelle. Darüber hinaus werden Methoden wie das versteckte Markov-Modell und bedingte Zufallsfelder behandelt. Im Bereich des unbeaufsichtigten Lernens werden Themen wie Clustering sowie Methoden wie die singuläre Wertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse untersucht. Dieses grundlegende Werk richtet sich an Forschende und Studierende, die maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Forschung einsetzen, insbesondere in den Bereichen Informationsretrieval, natürliche Sprachverarbeitung und Textdatenanalyse. Um die diskutierten Konzepte und Methoden zu verstehen, wird ein grundlegendes Wissen in fortgeschrittener Mathematik, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Die detaillierten Erklärungen der grundlegenden Prinzipien und Algorithmen ermöglichen es den Lesenden, die grundlegenden Techniken zu erfassen, während die rigorosen mathematischen Ableitungen und spezifischen Beispiele wertvolle Einblicke in das maschinelle Lernen bieten.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason Hodson
Das Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.
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Machine Learning Kochbuch, Fachbücher von Chris Albon
Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. 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 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.
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Machine Learning Fundamentals, Fachbücher von Hui JiangDiese klare und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf eine prägnante, logische und leicht verständliche Weise für Leser mit grundlegenden mathematischen Kenntnissen, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen. Die Themen umfassen sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch die kürzlich populären Methoden des tiefen Lernens.72,42 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fundamentals of Probability and Statistics for Machine Learning, Fachbücher von Ethem AlpaydinDas Buch "Fundamentals of Probability and Statistics for Machine Learning" von Ethem Alpaydın ist ein einführendes Lehrbuch, das sich an Studierende im Grundstudium oder an angehende Graduierte richtet. Es bietet eine innovative Integration von Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit deren Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Anstatt die beiden Themen getrennt zu behandeln, verbindet Alpaydın sie in einem ersten Kurs über das Lernen aus Daten. Das Buch beginnt mit den Grundlagen zufälliger Experimente und Wahrscheinlichkeiten und führt schrittweise zu komplexeren Themen wie künstlichen neuronalen Netzen. Mit einem praktischen Ansatz und einem Fokus auf aktives Lernen bietet dieser einzigartige Text eine umfassende Abdeckung der wesentlichen Elemente, die für ein empirisches Verständnis des maschinellen Lernens im Kontext der Datenwissenschaft erforderlich sind.104,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua ZhouDas Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Kochbuch, Fachbücher von Chris AlbonPython-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind – von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning. 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 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.36,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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