Programmieren Von Maschinellem Lernen in Python Paperback / softback
by Jorge Gomez, Velssy Hernandez
Paperback / softback
Description
Uberwachtes Lernen beschreibt ein Szenario, in dem Erfahrung zu einem Trainingsfaktor wird, der wichtige Informationen enthalt (z.B.
Krank/Gesund-Etiketten fur die Erkennung von Pflanzenkrankheiten), die in den ungesehenen "Testbeispielen", auf die das erlernte Fachwissen angewandt werden soll, fehlen.
In diesem Szenario zielt das erlernte Fachwissen darauf ab, diese fehlenden Informationen fur die Testdaten vorherzusagen.
In diesem Sinne kann man sich die Umgebung als Lehrer vorstellen, der den Lernenden durch die Bereitstellung zusatzlicher Informationen, d. h. von Etiketten, uberwacht. In diesem Buch werden wir uberwachte maschinelle Lernmodelle diskutieren, durch die Sie die theoretischen Grundlagen, einige Beschreibungen von Anwendungsbereichen verstehen und dann jedes von ihnen in Jupyter Lab mit pandas und scikit-learn Bibliotheken fur Python implementieren werden.
Zunachst werden Sie mit der logistischen Regression (binare Klassifizierung), der Multiklassenklassifizierung durch logistische Regression, Entscheidungsbaumen, Support Vector Machine - SVM (Support Vector Machines), Random Forest, K-Fold Cross Validation und schlielich Naive B
Information
-
Out of stock
- Format:Paperback / softback
- Pages:112 pages
- Publisher:Verlag Unser Wissen
- Publication Date:16/11/2022
- Category:
- ISBN:9786205365205
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Out of stock
- Format:Paperback / softback
- Pages:112 pages
- Publisher:Verlag Unser Wissen
- Publication Date:16/11/2022
- Category:
- ISBN:9786205365205
