Produktbild: Data Science Training - Supervised Learning

Data Science Training - Supervised Learning Ein praktischer Einstieg ins überwachte maschinelle Lernen

42,50 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.12.2024

Abbildungen

XXVII, mit 123 Amit 40 Abbildungengen, 40 Abb. in Farbe., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

592

Maße (L/B/H)

24/16,8/3,4 cm

Gewicht

1034 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-662-67959-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.12.2024

Abbildungen

XXVII, mit 123 Amit 40 Abbildungengen, 40 Abb. in Farbe., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

592

Maße (L/B/H)

24/16,8/3,4 cm

Gewicht

1034 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-662-67959-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

Weitere Artikel finden Sie in

  • Produktbild: Data Science Training - Supervised Learning
  • Einführung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Gütekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Künstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Gütekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.