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Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python

Kataloginformation Katalogdatensatz500280567 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
Hinweise auf parallele Ausgaben	502637552 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Frochte, Jörg, 1975 - : Maschinelles Lernen
ISBN	978-3-446-45291-6
Name	Frochte, Jörg ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Maschinelles Lernen
Zusatz zum Titel	Grundlagen und Algorithmen in Python
Verlagsort	München
Verlag	Hanser
Erscheinungsjahr	[2018]
Erscheinungsjahr	2018
Umfang	1 Online-Ressource (406 Seiten) : Diagramme
Reihe	Hanser eLibrary
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Frochte, Jörg, 1975 - : Maschinelles Lernen
ISBN	ISBN 978-3-446-45705-8
Klassifikation	006.31
	ST 300
	ST 302
Kurzbeschreibung	Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren. - Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. - Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. - Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis
2. Kurzbeschreibung	Prof. Dr. Jörg Frochte lehrt und forscht seit 2010 an der Hochschule Bochum. Als Professor für Angewandte Informatik und Mathematik hält er hier u.a. Vorlesungen in Mathematik, Simulation und Modellbildung sowie maschinellem Lernen
1. Schlagwortkette	Maschinelles Lernen
	Python 3.0
	Programmbibliothek
	Neuronales Netz
	Data Mining
SWB-Titel-Idn	502338636
Signatur	E-Book Hanser
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.3139/9783446457058
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext

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