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Der Umwelt zuliebe
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Beschreibung
Your no-nonsense guide to making sense of machine learning
Machine learning can be a mind-boggling concept for the masses, but those who are in the trenches of computer programming know just how invaluable it is. Without machine learning, fraud detection, web search results, real-time ads on web pages, credit scoring, automation, and email spam filtering wouldn't be possible, and this is only Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
19.07.2016
Sprache
Englisch
EAN
9781119245513, 9781119245513
Herausgeber
John Wiley & Sons
Sonderedition
Nein
Autor
John Paul Mueller
Seitenanzahl
432
Einbandart
Taschenbuch
Autorenporträt
John Paul Mueller is a prolific freelance author and technical editor. He's covered everything from networking and home security to database management and heads-down programming.
Luca Massaron is a data scientist who specializes in organizing and interpreting big data, turning it into smart data with data mining and machine learning techniques.
Schlagwörter
Computer Science, Computer Science - General Interest, Informatik, Maschinelles Lernen, Populäre Themen i. d. Informatik
Thema-Inhalt
UB - Informationstechnik (IT), allgemein
Inhaltsverzeichnis
Introduction 1
Part 1: Introducing How Machines Learn 7
CHAPTER 1: Getting the Real Story about AI 9
CHAPTER 2: Learning in the Age? of Big Data 23
CHAPTER 3: Having a Glance at the Future 35
Part 2: Preparing Your Learning Tools 45
CHAPTER 4: Installing an R Distribution 47
CHAPTER 5: Coding in R Using RStudio 63
CHAPTER 6: Installing a Python Distribution 89
CHAPTER 7: Coding in Python Using Anaconda 109
CHAPTER 8: Exploring Other Machine Learning Tools 137
Part 3: Getting Started with the Math Basics 145
CHAPTER 9: Demystifying the? Math Behind Machine Learning 147
CHAPTER 10: Descending the Right Curve 167
CHAPTER 11: Validating Machine Learning 181
CHAPTER 12: Starting with Simple Learners 199
Part 4: Learning from Smart and Big Data 217
CHAPTER 13: Preprocessing Data 219
CHAPTER 14: Leveraging Similarity 237
CHAPTER 15: Working with Linear Models the Easy Way 257
CHAPTER 16: Hitting Complexity with Neural Networks 279
CHAPTER 17: Going a Step beyond Using Support Vector Machines 297
CHAPTER 18: Resorting to Ensembles of Learners 315
Part 5: Applying Learning to Real Problems 331
CHAPTER 19: Classifying Images 333
CHAPTER 20: Scoring Opinions and Sentiments 349
CHAPTER 21: Recommending Products and Movies 369
Part 6: The Part of Tens 383
CHAPTER 22: Ten Machine Learning Packages to Master 385
CHAPTER 23: Ten Ways to Improve Your Machine Learning Models 391
INDEX 399
Höhe
234 mm
Breite
18.8 cm
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