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Wilmott, Paul: Grundkurs Machine Learning
Grundkurs Machine Learning , Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20200724, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Wilmott, Paul, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: Hand-Buch Bücher lernen Studium Grundlagen Kurse Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Robotik; Informatik verstehen; Programmierung programmieren; KI-Welt AI; Künstliche Intelligenz; Software-Entwicklung; Coder Coden; Neuronale Netze; Deep Learning; Mathematik, Fachschema: Informatik~Programmiersprachen~EDV / Theorie / Allgemeines, Fachkategorie: Informatik~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 228, Breite: 175, Höhe: 17, Gewicht: 480, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2327150
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Ensemble Methods for Machine Learning, Fachbücher von Gautam KunapuliDas Buch "Ensemble Methods for Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Ensemble-Methoden im maschinellen Lernen. Es wird erläutert, wie komplexe Probleme, die von einzelnen Modellen oder Algorithmen nicht gelöst werden können, durch die Kombination mehrerer unterschiedlicher Modelle angegangen werden können. Durch die Aggregation der Ergebnisse dieser Modelle wird eine flexible und präzise Lösung ermöglicht. Anhand praktischer Fallstudien lernen die Leser die grundlegenden Algorithmen des Ensemble-Lernens kennen und entwickeln ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise. Dieses Wissen ist nicht nur für Datenwissenschaftler von Bedeutung, sondern auch für alle, die in der Praxis leistungsfähige Modelle erstellen möchten. Das Buch ist somit ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.41,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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