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Free PDF Machine Learning – kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

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Warten auf einen erhöhten Ideen sowie Köpfen ein Muss sind. Es wird nicht nur von den Personen gemacht, die großen Aufgaben. Das ist ebenfalls nicht nur von den Auszubildenden durchgeführt oder Verdiener in ihren Aufgaben Probleme Adressierung. Jeder hat sehr gleiche Möglichkeit auch zu suchen, wie freuen uns für ihr Leben. Anreichern der Köpfe und Ideen für weit bessere Lebensweise ist ein Muss. Wenn Sie eine Entscheidung über die Methoden der gemacht haben, genau, wie Sie die Probleme erhalten und die Fixierung nehmen, müssen Sie Überlegungen erfordern und auch Inspirationen.

Machine Learning – kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

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Wenn Sie noch lesen Sie die entsprechende Publikation zu entdecken, zu unterstützen sind zurück, haben wir ein fantastisches Buch als Aussichten geliefert. Machine Learning – Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn als einer der genannten Publikationen in diesem kurzen Artikel kann nun erkennbar sein. Es ist nicht nur über den Titel, die wirklich interessant, wie gut ist wie die Menschen beim Lesen zu finden anzieht. Und warum wir dieses Buch Ihnen anbieten, ist, dass es Ihr guter Freund an Ihrer Freizeit sein.

Dieses Buch ist in Soft-Duplikat-Datei zur Verfügung, die von Ihnen besessen werden kann. Lesefreunde, viele Leute haben die Leseaktivität dort morgens Tag. Es ist, als die Art, den Tag zu beginnen. Irgendwann in ihrer zwölf Uhr mittags, werden sie sicherlich genießen ebenfalls das Magazin zu überprüfen. Haben Sie begonnen Überprüfung Führer zu genießen? Machine Learning – Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn als eine der genannten Bücher können Ihre Alternative zu verbringen Sie Ihre Zeit oder Ausfallzeiten genau sein. Sie müssen sicherlich nicht andere unwirksam Aktivitäten haben zu öffnen oder den Moment zu nutzen.

Wenn Sie auf die Realität zu erhalten viele Informationen aus der Lektüre bieten kann, warum sollte man es ignorieren? Viele erfolgreiche Menschen zusätzlich sind Erfolg zahlreicher Bücher zu lesen. Aus der Druckschrift fertig Veröffentlichung tatsächlich so viele gewesen sein, dann ist es sehr groß. Und auch dieses Machine Learning – Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn ist diejenige, die Sie lesen sollten. Auch Sie sind Starter zu überprüfen, wird diese Veröffentlichung wird ebenfalls so nützlich zu beschäftigen. Nach Beendigung up-Analyse, die Lehre und die Nachricht, die können hinzugefügt werden schnell zu erreichen. Dies ist unter der besten Verkäufer Veröffentlichung zu darben.

Einfache Sprache und einfacher Arbeiten zu verstehen, die Faktoren vieler Individuen am Ende wird versuchen, diese Veröffentlichung zu erhalten. Wenn Sie möchten noch mehr über Machine Learning – Kurz & Gut: Eine Einführung Mit Python, Pandas Und Scikit-Learn entdecken, können Sie sehen, dass der Autor ist, dass die Person, die Führung hervorgebracht hat ist. Diese werden sicherlich viel mehr unglaublich sein. So können Sie mit dem Web-Link auf die Webseite gehen, die wir in diesem kurzen Artikel bieten. Es wird sicherlich nicht so kompliziert sein für Sie. Es wird viel einfacher zu erwerben sein.

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Über den Autor und weitere Mitwirkende

Nach seiner Diplom- und Doktorarbeit an der Universität Hamburg im Bereich Hochenergiephysik am Teilchenbeschleuniger HERA/DESY arbeitete Chi Nhan Nguyen mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter im akademischen Ausland. Seine Stationen waren dabei u.a. das Fermilab, die Texas A&M University, der Teilchenbeschleuniger LHC am CERN und die Columbia University. Seit 2013 arbeitet er als Datenwissenschaftler und Berater für die S&P Consult im Bereich der Optimierung von Sanierungsstrategien für Versorgungsnetzwerke auf Basis von stochastischen Alterungsmodellen. Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach aus Hamburg. Über die letzten Jahrzehnte hat er Software in vielen unterschiedlichen Sprachen und Technologien entwickelt. In den letzten Jahren ist er tiefer in die Analyse und Verarbeitung von Daten eingestiegen.

Produktinformation

Taschenbuch: 184 Seiten

Verlag: O'Reilly; Auflage: 1 (23. April 2018)

Sprache: Deutsch

ISBN-10: 3960090528

ISBN-13: 978-3960090526

Größe und/oder Gewicht:

10,8 x 1,2 x 18 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

3.4 von 5 Sternen

12 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 40.980 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

Bei mir ist es so, dass ich nach den ersten Klicks im Internet über ein neues Thema irgendwann ein Buch brauche, welches ich in meinem Tempo blättern und lesen kann. Mir hat die Einführung sehr gut gefallen, weil die Autoren mich als Leser direkt ansprechen; also sie erzählen nicht etwas über ML, sondern zeigen mir eher was, was ML ist. Nebenbei habe ich etwas über Jupyter bzw. Azure Notebooks gelernt und das erste mal bisschen Python. In den Vertiefungskapiteln werden Grundlagen der Einführung an geeigneten Stellen immer wiederholt, falls man am Anfang noch nicht sofort alles geschnallt hat. Für's Erste bin ich mit dem handlichen Taschenbuch super bedient. Insofern 5 Sterne für volle Erfüllung der Erwartung.

Das Buch vermittelt einen oberflächlichen Einstieg in die Verfahren des maschinellen Lernens. Für Anfänger ist es auf jeden Fall geeignet, um einen ersten Überblick zu erhalten und dann mit weiterer Lektüre tiefer in die Materie einzusteigen. Leider vermeidet es das Buch, die Hintergründe zu magischen Funktionen aus der Sklearn Bibliothek zu erläutern, oder zumindest direkt Fachliteratur zum jeweiligen Thema zu referenzieren.

Very nice book, and a very good introduction to the field of applied Machine Learning. The authors are focusing their book on supervised learning methods and they provide intuitive explanations as well as nice Python notebooks as additional online material. The reader is encouraged to play with the code and improves his understanding of the text.I would recommend this book to everyone who wants to get in touch with Machine and Statistical Learning as well as with Python for data analysis. Based on the content, more advanced texts should be easily to follow.

Viele nicht nachvollziehbare Sprünge im Text. Themen werden oft nur mit einem Begriff erwähnt, anstatt wenigstens im Grundsatz erklärt. Der deutsche Satzbau scheint dem Lektorat und/oder Autor nicht sehr geläufig.Der Kauf ist reine Geldverschwendung.

Dieses Buch bietet einen sehr guten Einstieg in die Grundlagen von Machine Learning.Man fühlt sich gut an die Hand genommen und wird in gut strukturierten Kapiteln mit dieser eigentlich recht komplexen Materie schrittweise vertraut gemacht, so dass man die wichtigsten Konzepte ganz gut versteht.Besonders gut haben mir die vielen praktischen Beispiele gefallen, die man mit Hilfe von kleinen Notebooks online selbst ausprobieren und nachvollziehen kann.

Alles in Allem bin ich grundsätzlich zufrieden - Super Einführung, gut und "einfach" beschrieben, für jemanden der zwar aus der IT kommt aber mit ML noch nicht viel gemacht hat.Einziger Kritikpunkt:Ich fände es schöner ein durchgängiges Beispiel nachvollziehen zu können. Es fängt mit dem Dataset der Lilien an und springt dann zum Boston Dataset - das fand ich schade. Denn ich hätte gerne gewußt, was und wie ich mit den Lilien machen kann. Oder man fängt grundsätzlich mit einem komplizierteren Dataset an - und arbeitet sich schrittweise durch.Warum auch, diese Phänomen hat man aber in vielen ML-Büchern

Habe mir dieses Buch zum Einstieg gekauft.Mir hat besonders gefallen, dass es auf deutsch geschrieben ist. Dann kann man sich wirklich auf das Thema konzentrieren und hat nicht immer die Sprachbarriere. Inhaltlich wird man gut an die Hand genommen. Die Autoren sprechen einen quasi immer direkt an und erklären alles gut.Super fand ich auch, dass mit diesem Buch ein Online "Notebook" zur Verfügung gestellt wird. Hiermit lassen sich viele Beispiele direkt ausprobieren. Die Themen bilden einen guten Abriss von den Basics bis zu den Grundlagen der neuronalen Netze.Fazit: für kleines Geld wird einem ein solider Einstieg in das Thema ermöglicht.

Erwarten kann man eine kurze Darstellung des Themas. Diese bekommt man auch. Aufbereitet anhand - so scheint es - von einigen Webseiten: Wikipedia, Python, weitere Webseiten werden genannt. Zum Durchblättern ganz nett, erweckt den Eindruck der Einfachheit, aber ohne fundierte Informatik/Statistik-Ausbildung sollte man sich mit dem Thema Machine Learning als Leser generell nicht befassen, weil sonst der Background zum Arbeiten fehlt und alles aus der Luft gegriffen ist. Problematisch fand ich den Sprung von der simplen Datenanalyse hin zur Mustererkennung, ein komplexes Arbeitsgebiet mit ganz eigenen Problemen. Und natürlich muss auch KI erwähnt werden, auch ein riesiges Arbeitsgebiet. Aber die Kürze will ich nicht kritisieren. Als gravierenden Mangel empfand ich das vollständige Fehlen eines Literaturverzeichnisses. Die Autoren sind nun wirklich nicht die ersten, die ein Machine Learning-Buch schreiben und ein vernünftiges Maß an Literaturangaben gehört sich einfach. Von wem sind die dargestellten Methoden, mit denen hier Geld verdient wird? Welche Bücher haben die Autoren selbst gelesen? Der Leser erfährt es nicht. Für ein im Verlag erschienenes Buch finde ich das inakzeptabel. Wer sich das Geld sparen will, kann die Themen u.a. eben auch in Wikipedia und bei Python nachlesen, zum Teil mit mehr richtigen Informationen, denn einige Informationen im Buch finde ich auch etwas mehr als Meinung denn als fachlich. So gesehen bleibt das Buch nur kurz.

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