Machine Learning – kurz & gut. Oliver Zeigermann

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Machine Learning – kurz & gut - Oliver Zeigermann kurz & gut

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       2. Auflage

       Machine Learning kurz & gut

       Chi Nhan Nguyen und Oliver Zeigermann

      Chi Nhan Nguyen und Oliver Zeigermann

      Lektorat: Alexandra Follenius

      Korrektorat: Sibylle Feldmann, www.richtiger-text.de

      Satz: III-Satz, www.drei-satz.de

      Herstellung: Stefanie Weidner

      Umschlaggestaltung: Karen Montgomery, Michael Oréal, www.oreal.de

      Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

      Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

      ISBN:

      Print 978-3-96009-161-5

      PDF 978-3-96010-511-4

      ePub 978-3-96010-512-1

      mobi 978-3-96010-513-8

      2. Auflage 2021

      Copyright © 2021 dpunkt.verlag GmbH

      Wieblinger Weg 17

      69123 Heidelberg

      Dieses Buch erscheint in Kooperation mit O’Reilly Media, Inc. unter dem Imprint »O’REILLY«. O’REILLY ist ein Markenzeichen und eine eingetragene Marke von O’Reilly Media, Inc. und wird mit Einwilligung des Eigentümers verwendet.

       Hinweis:

      Dieses Buch wurde auf PEFC-zertifiziertem Papier aus nachhaltiger Waldwirtschaft gedruckt. Der Umwelt zuliebe verzichten wir zusätzlich auf die Einschweißfolie.

      

       Schreiben Sie uns:

      Falls Sie Anregungen, Wünsche und Kommentare haben, lassen Sie es uns wissen: [email protected].

      Die vorliegende Publikation ist urheberrechtlich geschützt. Alle Rechte vorbehalten. Die Verwendung der Texte und Abbildungen, auch auszugsweise, ist ohne die schriftliche Zustimmung des Verlags urheberrechtswidrig und daher strafbar. Dies gilt insbesondere für die Vervielfältigung, Übersetzung oder die Verwendung in elektronischen Systemen.

      Es wird darauf hingewiesen, dass die im Buch verwendeten Soft- und Hardware-Bezeichnungen sowie Markennamen und Produktbezeichnungen der jeweiligen Firmen im Allgemeinen warenzeichen-, marken- oder patentrechtlichem Schutz unterliegen.

      Alle Angaben und Programme in diesem Buch wurden mit größter Sorgfalt kontrolliert. Weder Autor noch Verlag können jedoch für Schäden haftbar gemacht werden, die in Zusammenhang mit der Verwendung dieses Buches stehen.

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       Inhalt

       1Einführung

       Wie du dieses Buch lesen kannst

       Arten von Machine Learning – ein Überblick

       2Quick-Start

       Unser erstes Python-Notebook

       Unser Beispiel: Irisblüten

       Wir bringen dem Computer bei, Irisblüten zu unterscheiden

       Nearest Neighbors Classification

       Overfitting

       Underfitting

       Eine bessere Feature-Auswahl

       Weiterführende Links

       3Datenimport und -vorbereitung

       Datenimport

       Das vorbereitete Projekt

       Preprocessing

       Weiterführende Links

       4Supervised Learning

       Lineare Regression

       Logistische Regression

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