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Der Umwelt zuliebe
Python for Probability, Statistics, and Machine Learning
José Unpingco (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.03.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319307152, 9783319307152
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
José Unpingco
Seitenanzahl
276
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Autorenporträt
Dr. José Unpingco completed his PhD from the University of California, San Diego in 1998 and has since worked in industry as an engineer, consultant, and instructor on a wide-variety of advanced data processing and analysis topics, with deep experience in multiple machine learning technologies. He was the onsite technical director for large-scale Signal and Image Processing for the Department of Defense (DoD) where he also spearheaded the DoD-wide adoption of scientific Python. As the primary scientific Python instructor for the DoD, he has taught Python to over 600 scientists and engineers. Dr. Unpingco is currently the Technical Director for Data Science for a non-profit Medical Research Organization in San Diego, California.
Schlagwörter
Python Toolchain, Scientific Python, IPython Notebooks, Probability and Statistics, Machine Learning
Thema-Inhalt
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
TBJ - Mathematik für Ingenieure
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UYAM - Mathematik für Informatiker
UFM - Mathematische und statistische Software
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Inhaltsverzeichnis
Getting Started with Scientific Python.- Probability.- Statistics.- Machine Learning.- Notation.
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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