albon chris (24 Ergebnisse)

Zustand: good. Gently used with minimal wear on the corners and cover. A few pages may contain light highlighting or writing, but the text remains fully legible. Dust jacket may be missing, and supplemental materials like CDs or codes may not be included. May be ex-library with library markings. Ships promptly!

Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.

Zustand: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.

Zustand: Like New. Most items will be dispatched the same or the next working day. An apparently unread copy in perfect condition. Dust cover is intact with no nicks or tears. Spine has no signs of creasing. Pages are clean and not marred by notes or folds of any kind.

paperback. Zustand: Very Good.

Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9781491989388.

Zustand: Very good.

PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Zustand: Very Good. Most items will be dispatched the same or the next working day. A copy that has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.

Zustand: New. In.

Zustand: Gut. 349 S. - Wir versenden aus unserem deutschen Lager heraus in plastikfreien oder wiederverwendeten Polstertaschen. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 666 Taschenbuch, Maße: 17.15 cm x 1.91 cm x 22.86 cm.

Zustand: Neuf.

Zustand: New.

Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 380 pages. 9.19x7.00x0.85 inches. In Stock.

Zustand: New.

Paperback. Zustand: Brand New. German language. 9.30x6.50x1.00 inches. In Stock.

Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 437 | Sprache: Französisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.

Zustand: Used: Like New. LIVRE A L?ETAT DE NEUF. EXPEDIE SOUS 3 JOURS OUVRES. NUMERO DE SUIVI COMMUNIQUE AVANT ENVOI, EMBALLAGE RENFORCE. EAN:9782412094433.

Zustand: Usado.

Zustand: New. Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie fuer die taegliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten b.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen - wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für: Vektoren, Matrizen und Arrays den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl Modellbewertung und -auswahl lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze das Speichern und Laden von trainierten Modellen'Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz für erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zugängliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anfänger schätzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespräch als Data Scientist auffrischen möchte oder eine prägnante und dennoch gründliche Referenz für den Schreibtisch sucht.' Justin BozonierLeitender Data Scientist bei Grubhubdpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 348 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen - wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für:- Vektoren, Matrizen und Arrays- den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit- das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl- Modellbewertung und -auswahl- lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn- Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze- das Speichern und Laden von trainierten Modellen'Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz für erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zugängliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anfänger schätzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespräch als Data Scientist auffrischen möchte oder eine prägnante und dennoch gründliche Referenz für den Schreibtisch sucht.'- Justin BozonierLeitender Data Scientist bei Grubhub.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Kochbuch | Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning | Chris Albon | Taschenbuch | XVI | Deutsch | 2019 | O'Reilly | EAN 9783960090908 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen - wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren. Darüber hinaus werden alle Lösungen diskutiert und wichtige Zusammenhänge hergestellt. Dieses Kochbuch unterstützt Sie dabei, den Schritt von der Theorie und den Konzepten hinein in die Praxis zu machen. Es liefert das praktische Rüstzeug, das Sie benötigen, um funktionierende Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln.In diesem Kochbuch finden Sie Rezepte für: Vektoren, Matrizen und Arrays den Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Texten, Bildern sowie Datum und Uhrzeit das Reduzieren der Dimensionalität durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl Modellbewertung und -auswahl lineare und logistische Regression, Bäume und Wälder und k-nächste Nachbarn Support Vector Machine (SVM), naive Bayes, Clustering und neuronale Netze das Speichern und Laden von trainierten Modellen'Chris hat den Kochbuchcharakter seines Buchs genutzt, um nicht nur eine Referenz für erfahrene Profis zu bieten, sondern auch eine leicht zugängliche Reihe von kleinen Tutorials, die Anfänger schätzen werden. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource, egal ob man sein Wissen vor einem Vorstellungsgespräch als Data Scientist auffrischen möchte oder eine prägnante und dennoch gründliche Referenz für den Schreibtisch sucht.' Justin BozonierLeitender Data Scientist bei Grubhub 348 pp. Deutsch.