Machine learning python scikit learn von sebastian raschka (35 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Fair. 2nd ed. The item might be beaten up but readable. May contain markings or highlighting, as well as stains, bent corners, or any other major defect, but the text is not obscured in any way.
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Paperback. Zustand: Fair. No Jacket. Readable copy. Pages may have considerable notes/highlighting. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-Learn, and TensorFlow
Raschka, Sebastian, Huffman, Jared, Mirjalili, Vahid, Sun, Ryan
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Zustand: Good. Former library copy. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Includes library markings. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-Learn, and TensorFlow
Raschka, Sebastian, Huffman, Jared, Mirjalili, Vahid, Sun, Ryan
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Zustand: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-Learn, and TensorFlow
Raschka, Sebastian, Huffman, Jared, Mirjalili, Vahid, Sun, Ryan
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Zustand: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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paperback. Zustand: As New. 2nd ed. This book is in near-perfect condition, showing minimal signs of use. It has clean, crisp pages with no markings or highlighting, and the spine and cover are intact without any creases or wear. This book appears as if it has been barely touched and is virtually indistinguishable from a brand n…ew book. This book may be an ex-library item. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Paperback. Zustand: Very Good. 3rd ed. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Paperback. Zustand: Fair. 3rd ed. The item might be beaten up but readable. May contain markings or highlighting, as well as stains, bent corners, or any other major defect, but the text is not obscured in any way.
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Zustand: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Paperback. Zustand: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Zustand: Good. Item in good condition and has highlighting/writing on text. Used texts may not contain supplemental items such as CDs, info-trac etc.
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Paperback. Zustand: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Paperback. Zustand: Very Good+. Third Edition. 741 pages; Very Good condition. No noteworthy defects. No markings. ; - Your satisfaction is our priority. We offer free returns and respond promptly to all inquiries. Your item will be carefully cushioned in bubble wrap and securely boxed. All orders ship on the same or next busine…ss day. Buy with confidence.
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Verlag: Frechen: mitp, 2018
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In den WarenkorbSoftcover. Zustand: Gut. 2. aktualisierte und erweiterte Auflage. 577 S. altersgmeäße Gebrauchsspuren, insgesamt gut erhalten, Fach: H6 H6 //Rechnung mit ausgewiesener MwSt. liegt bei.// Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 972.
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paperback. Zustand: Gut. 622 Seiten; 9781787125933.3 Gewicht in Gramm: 2.
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paperback. Zustand: Sehr gut. 770 Seiten; 9781789955750.2 Gewicht in Gramm: 2.
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paperback. Zustand: Gut. 770 Seiten; 9781789955750.3 Gewicht in Gramm: 2.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit diesem Buch er…halten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.
