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Introduction to Machine Learning with Python, Fachbücher von Sarah Guido, Andreas C. Mueller
Maschinelles Lernen ist ein integraler Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, doch dieses Feld ist nicht ausschliesslich grossen Unternehmen mit umfangreichen Forschungsteams vorbehalten. Wenn Sie Python verwenden, selbst als Anfänger, wird Ihnen dieses Buch praktische Möglichkeiten vermitteln, um Ihre eigenen Lösungen im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln.
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Introduction to TurboCAD - Training
Introduction to TurboCAD - Training TurboCAD Free ist eine leistungsstarke CAD-Software, die Einsteigern und Hobbydesignern den Einstieg in die Welt des computergestützten Designs ermöglicht. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und umfangreichen Funktionen bietet TurboCAD Free eine kostengünstige Alternative zu professionellen CAD-Programmen. Egal ob für 2D-Zeichnungen oder einfache 3D-Modelle, dieses kostenlose Tool hat viele Anwendungsmöglichkeiten für technische Zeichnungen und kreative Projekte. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Funktionen von TurboCAD Free und zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Programm loslegen können. Wir erklären die Grundlagen der Benutzeroberfläche und des Arbeitsbereichs und führen Sie Schritt für Schritt durch die Erstellung Ihrer ersten 2D-Zeichnung. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die Zeicheneinstellungen anpassen und einfache...
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Ähnliche Suchbegriffe für Introduction-to-Semi-Supervised-Learning
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor HastieEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.59,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Jonathan Taylor, Robert Tibshirani, Trevor Hastie, Daniela Witten, Gareth James
Eine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und reale Beispiele werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne Techniken des statistischen Lernens zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Vier der Autoren haben gemeinsam "Eine Einführung in das statistische Lernen, mit Anwendungen in R" verfasst, das zu einem festen Bestandteil der Lehrpläne in Bachelor- und Masterstudiengängen weltweit geworden ist, sowie zu einem wichtigen Nachschlagewerk für Datenwissenschaftler. Einer der Schlüssel zu seinem Erfolg war, dass jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in der R-Wissenschaftscomputing-Umgebung präsentierten Analysen und Methoden enthält. In den letzten Jahren ist jedoch Python zu einer beliebten Sprache für Data Science geworden, und die Nachfrage nach einer Python-basierten Alternative zu ISLR hat zugenommen. Daher behandelt dieses Buch die gleichen Inhalte wie ISLR, jedoch mit Laboren, die in Python implementiert sind. Diese Labore werden sowohl für Python-Neulinge als auch für erfahrene Benutzer nützlich sein.
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Introduction to Machine Learning with Python, Fachbücher von Sarah Guido, Andreas C. MuellerMaschinelles Lernen ist ein integraler Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, doch dieses Feld ist nicht ausschliesslich grossen Unternehmen mit umfangreichen Forschungsteams vorbehalten. Wenn Sie Python verwenden, selbst als Anfänger, wird Ihnen dieses Buch praktische Möglichkeiten vermitteln, um Ihre eigenen Lösungen im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln.49,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Introduction to TurboCAD - TrainingIntroduction to TurboCAD - Training TurboCAD Free ist eine leistungsstarke CAD-Software, die Einsteigern und Hobbydesignern den Einstieg in die Welt des computergestützten Designs ermöglicht. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und umfangreichen Funktionen bietet TurboCAD Free eine kostengünstige Alternative zu professionellen CAD-Programmen. Egal ob für 2D-Zeichnungen oder einfache 3D-Modelle, dieses kostenlose Tool hat viele Anwendungsmöglichkeiten für technische Zeichnungen und kreative Projekte. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Funktionen von TurboCAD Free und zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Programm loslegen können. Wir erklären die Grundlagen der Benutzeroberfläche und des Arbeitsbereichs und führen Sie Schritt für Schritt durch die Erstellung Ihrer ersten 2D-Zeichnung. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die Zeicheneinstellungen anpassen und einfache...42,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor HastieEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.59,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Jonathan Taylor, Robert Tibshirani, Trevor Hastie, Daniela Witten, Gareth JamesEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und reale Beispiele werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne Techniken des statistischen Lernens zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Vier der Autoren haben gemeinsam "Eine Einführung in das statistische Lernen, mit Anwendungen in R" verfasst, das zu einem festen Bestandteil der Lehrpläne in Bachelor- und Masterstudiengängen weltweit geworden ist, sowie zu einem wichtigen Nachschlagewerk für Datenwissenschaftler. Einer der Schlüssel zu seinem Erfolg war, dass jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in der R-Wissenschaftscomputing-Umgebung präsentierten Analysen und Methoden enthält. In den letzten Jahren ist jedoch Python zu einer beliebten Sprache für Data Science geworden, und die Nachfrage nach einer Python-basierten Alternative zu ISLR hat zugenommen. Daher behandelt dieses Buch die gleichen Inhalte wie ISLR, jedoch mit Laboren, die in Python implementiert sind. Diese Labore werden sowohl für Python-Neulinge als auch für erfahrene Benutzer nützlich sein.103,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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