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Machine Learning with Python Cookbook, 2E, Fachbücher von Chris Albon, Kyle Gallatin
Dieser praktische Leitfaden bietet mehr als 200 eigenständige Rezepte, die Ihnen helfen, Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen, auf die Sie in Ihrer Arbeit stossen könnten. Wenn Sie mit Python und seinen Bibliotheken, einschliesslich pandas und scikit-learn, vertraut sind, können Sie spezifische Probleme angehen, von der Datenladung bis hin zum Training von Modellen und der Nutzung von neuronalen Netzwerken. Jedes Rezept in dieser aktualisierten Ausgabe enthält Code, den Sie kopieren, einfügen und mit einem Testdatensatz ausführen können, um sicherzustellen, dass es funktioniert. Von dort aus können Sie diese Rezepte an Ihren Anwendungsfall oder Ihre Anwendung anpassen. Die Rezepte enthalten eine Diskussion, die die Lösung erklärt und einen sinnvollen Kontext bietet. Gehen Sie über Theorie und Konzepte hinaus, indem Sie die Grundlagen lernen, die Sie benötigen, um funktionierende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie finden Rezepte für: - Vektoren, Matrizen und Arrays - Arbeiten mit Daten aus CSV, JSON, SQL, Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Quellen - Umgang mit numerischen und kategorialen Daten, Text, Bildern sowie Daten und Zeiten - Dimensionsreduktion durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellevaluation und -auswahl - Lineare und logische Regression, Bäume und Wälder sowie k-nächste Nachbarn - Support-Vektor-Maschinen (SVM), naive Bayes, Clustering und baumbasierte Modelle - Speichern und Laden trainierter Modelle aus mehreren Frameworks.
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Ähnliche Suchbegriffe für Rag-with-Python-Cookbook
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Produkte zum Begriff Rag-with-Python-Cookbook:
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Sweigart, Al: Cracking Codes with PythonCracking Codes with Python , An Introduction to Building and Breaking Ciphers , > , Erscheinungsjahr: 20180123, Produktform: Kartoniert, Autoren: Sweigart, Al, Seitenzahl/Blattzahl: 416, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: Python;ciphers;codes;computers;computer;coding;security;code;cryptography;technology;hacking;coding for kids;privacy;hackers;crypto;algorithm;computer programming;python;python programming;clean code;algorithms;python for data analysis;python machine learning;cybersecurity;tech;learning python;cyber security;python for beginners;python data science;coding for beginners;python 3;penetration testing;network security;computer books;cyber security books;hacking books;computer security, Fachschema: Programmiersprachen~Kryptografie~Verschlüsselung~Datenverarbeitung / Datenverschlüsselung, Kryptografie~Kryptologie, Fachkategorie: Kryptografie, Verschlüsselungstechnologie~Kodierungstheorie und Verschlüsselung (Kryptologie), Altersempfehlung / Lesealter: 18, ab Alter: 12, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Random House LLC US, Verlag: Random House LLC US, Länge: 233, Breite: 179, Höhe: 25, Gewicht: 794, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe,31,82 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Men with the Pot Cookbook, Ratgeber von Kris Szymanski, Slawek KalkrautVon saftigem Steak bis hin zu fesselnden Fotos von Wald und Feuer – die Online-Sensation Men with the Pot bringt ihre einzigartigen Rezepte, Techniken und Bushcraft mit dem Men with the Pot Kochbuch auf die Seite.28,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Doing Math with Python, Fachbücher von Amit Saha
Mathematik mit Python zeigt Ihnen, wie Sie Python nutzen können, um in Themen der Mathematik auf Gymnasialniveau wie Statistik, Geometrie, Wahrscheinlichkeit und Analysis einzutauchen. Sie beginnen mit einfachen Projekten, wie einem Programm zur Faktorisierung und einem Solver für quadratische Gleichungen, und erstellen dann komplexere Projekte, sobald Sie den Dreh raus haben. Auf dem Weg dorthin entdecken Sie neue Möglichkeiten, Mathematik zu erkunden, und erwerben wertvolle Programmierfähigkeiten, die Sie während Ihres Studiums der Mathematik und Informatik nutzen werden. Lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit Statistik beschreiben und sie mit Liniendiagrammen, Balkendiagrammen und Streudiagrammen visualisieren; Mengenlehre und Wahrscheinlichkeit mit Programmen für Münzwürfe, Würfeln und andere Glücksspiele erkunden; Algebra-Probleme mit den symbolischen Mathematikfunktionen von Python lösen; geometrische Formen zeichnen und Fraktale wie den Barnsley-Farn, das Sierpinski-Dreieck und die Mandelbrot-Menge erkunden; Programme schreiben, um Ableitungen zu finden.
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