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Machine Learning Methods, Fachbücher von Hang Li
Das Buch "Machine Learning Methods" bietet eine umfassende und systematische Einführung in die wesentlichen Methoden des maschinellen Lernens. Es behandelt sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen und diskutiert grundlegende Methoden der Klassifikation und Regression im überwachten Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Perzeptronen, Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsmodelle. Darüber hinaus werden Methoden wie das versteckte Markov-Modell und bedingte Zufallsfelder behandelt. Im Bereich des unbeaufsichtigten Lernens werden Themen wie Clustering sowie Methoden wie die singuläre Wertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse untersucht. Dieses grundlegende Werk richtet sich an Forschende und Studierende, die maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Forschung einsetzen, insbesondere in den Bereichen Informationsretrieval, natürliche Sprachverarbeitung und Textdatenanalyse. Um die diskutierten Konzepte und Methoden zu verstehen, wird ein grundlegendes Wissen in fortgeschrittener Mathematik, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Die detaillierten Erklärungen der grundlegenden Prinzipien und Algorithmen ermöglichen es den Lesenden, die grundlegenden Techniken zu erfassen, während die rigorosen mathematischen Ableitungen und spezifischen Beispiele wertvolle Einblicke in das maschinelle Lernen bieten.
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Ensemble Methods for Machine Learning, Fachbücher von Gautam Kunapuli
Das Buch "Ensemble Methods for Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Ensemble-Methoden im maschinellen Lernen. Es wird erläutert, wie komplexe Probleme, die von einzelnen Modellen oder Algorithmen nicht gelöst werden können, durch die Kombination mehrerer unterschiedlicher Modelle angegangen werden können. Durch die Aggregation der Ergebnisse dieser Modelle wird eine flexible und präzise Lösung ermöglicht. Anhand praktischer Fallstudien lernen die Leser die grundlegenden Algorithmen des Ensemble-Lernens kennen und entwickeln ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise. Dieses Wissen ist nicht nur für Datenwissenschaftler von Bedeutung, sondern auch für alle, die in der Praxis leistungsfähige Modelle erstellen möchten. Das Buch ist somit ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.
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Machine Learning Methods for Ecological Applications, Fachbücher von Alan H. FieldingDas Buch "Machine Learning Methods for Ecological Applications" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellen Lernmethoden im Bereich der Ökologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die statistischen und computergestützten Techniken entwickeln möchten, die in der modernen ökologischen Forschung zunehmend an Bedeutung gewinnen. Die Autorin Alan H. Fielding präsentiert eine Sammlung von Methoden, die für viele Ökologen neu und möglicherweise herausfordernd sein können. Das Buch beleuchtet die Notwendigkeit, sich mit verschiedenen Disziplinen wie Statistik, Taxonomie und den räumlichen sowie zeitlichen Prozessen in der Ökologie auseinanderzusetzen. Es wird auch auf die Entwicklung der Computertechnologie und deren Einfluss auf die biologischen Wissenschaften eingegangen, was den Leser dazu anregt, die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in der Ökologie zu erkunden.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis, Fachbücher von Uma N. Dulhare, Essam Halim HousseinDas Buch "Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und metaheuristischen Algorithmen. Es verfolgt einen ausgewogenen Ansatz, der sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen behandelt. Die behandelten Themen sind auf reale Probleme ausgerichtet und zeigen, wie maschinelle Lernmodelle entwickelt, bewertet und optimiert werden können, indem sie mit verschiedenen Optimierungsalgorithmen kombiniert werden. Die Autoren erläutern sowohl deterministische als auch probabilistische Optimierungsalgorithmen und bieten Einblicke in spezifische Methoden wie Partikelschwarmoptimierung, Ameisenkolonieoptimierung, Walsuchalgorithmus und Kuckucksuchalgorithmus. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Anwendung von Metaheuristiken im Bereich des maschinellen Lernens erlangen möchten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua Zhou
Das Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason Hodson
Das Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.
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Machine Learning Methods, Fachbücher von Hang LiDas Buch "Machine Learning Methods" bietet eine umfassende und systematische Einführung in die wesentlichen Methoden des maschinellen Lernens. Es behandelt sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen und diskutiert grundlegende Methoden der Klassifikation und Regression im überwachten Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Perzeptronen, Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsmodelle. Darüber hinaus werden Methoden wie das versteckte Markov-Modell und bedingte Zufallsfelder behandelt. Im Bereich des unbeaufsichtigten Lernens werden Themen wie Clustering sowie Methoden wie die singuläre Wertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse untersucht. Dieses grundlegende Werk richtet sich an Forschende und Studierende, die maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Forschung einsetzen, insbesondere in den Bereichen Informationsretrieval, natürliche Sprachverarbeitung und Textdatenanalyse. Um die diskutierten Konzepte und Methoden zu verstehen, wird ein grundlegendes Wissen in fortgeschrittener Mathematik, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Die detaillierten Erklärungen der grundlegenden Prinzipien und Algorithmen ermöglichen es den Lesenden, die grundlegenden Techniken zu erfassen, während die rigorosen mathematischen Ableitungen und spezifischen Beispiele wertvolle Einblicke in das maschinelle Lernen bieten.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Ensemble Methods for Machine Learning, Fachbücher von Gautam KunapuliDas Buch "Ensemble Methods for Machine Learning" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Ensemble-Methoden im maschinellen Lernen. Es wird erläutert, wie komplexe Probleme, die von einzelnen Modellen oder Algorithmen nicht gelöst werden können, durch die Kombination mehrerer unterschiedlicher Modelle angegangen werden können. Durch die Aggregation der Ergebnisse dieser Modelle wird eine flexible und präzise Lösung ermöglicht. Anhand praktischer Fallstudien lernen die Leser die grundlegenden Algorithmen des Ensemble-Lernens kennen und entwickeln ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise. Dieses Wissen ist nicht nur für Datenwissenschaftler von Bedeutung, sondern auch für alle, die in der Praxis leistungsfähige Modelle erstellen möchten. Das Buch ist somit ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten.41,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Methods for Ecological Applications, Fachbücher von Alan H. FieldingDas Buch "Machine Learning Methods for Ecological Applications" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellen Lernmethoden im Bereich der Ökologie. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die statistischen und computergestützten Techniken entwickeln möchten, die in der modernen ökologischen Forschung zunehmend an Bedeutung gewinnen. Die Autorin Alan H. Fielding präsentiert eine Sammlung von Methoden, die für viele Ökologen neu und möglicherweise herausfordernd sein können. Das Buch beleuchtet die Notwendigkeit, sich mit verschiedenen Disziplinen wie Statistik, Taxonomie und den räumlichen sowie zeitlichen Prozessen in der Ökologie auseinanderzusetzen. Es wird auch auf die Entwicklung der Computertechnologie und deren Einfluss auf die biologischen Wissenschaften eingegangen, was den Leser dazu anregt, die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in der Ökologie zu erkunden.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis, Fachbücher von Uma N. Dulhare, Essam Halim HousseinDas Buch "Machine Learning and Metaheuristics: Methods and Analysis" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und metaheuristischen Algorithmen. Es verfolgt einen ausgewogenen Ansatz, der sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen behandelt. Die behandelten Themen sind auf reale Probleme ausgerichtet und zeigen, wie maschinelle Lernmodelle entwickelt, bewertet und optimiert werden können, indem sie mit verschiedenen Optimierungsalgorithmen kombiniert werden. Die Autoren erläutern sowohl deterministische als auch probabilistische Optimierungsalgorithmen und bieten Einblicke in spezifische Methoden wie Partikelschwarmoptimierung, Ameisenkolonieoptimierung, Walsuchalgorithmus und Kuckucksuchalgorithmus. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Anwendung von Metaheuristiken im Bereich des maschinellen Lernens erlangen möchten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua ZhouDas Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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