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Produkt zum Begriff Scikit-learn:


  • Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
    Raschka, Sebastian: Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

    Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn , Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen Mit diesem Buch erhalten 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 Python Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen Stimmungsanalyse in Social Networks Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
  • While True: Learn()
    While True: Learn()

    While True: Learn()

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  • Mam Learn to Brush Set
    Mam Learn to Brush Set

    Mam Learn to Brush Set können in Ihrer Versandapotheke www.versandapo.de erworben werden.

    Preis: 7.99 € | Versand*: 3.99 €
  • Ananthaswamy, Anil: Why Machines Learn
    Ananthaswamy, Anil: Why Machines Learn

    Why Machines Learn , 'An invaluable companion for anyone who wants a deep understanding of what's under the hood of often inscrutable machines' Melanie Mitchell A rich, narrative explanation of the mathematics that has brought us machine learning and the ongoing explosion of artificial intelligence Machine-learning systems are making life-altering decisions for us: approving mortgage loans, determining whether a tumour is cancerous, or deciding whether someone gets bail. They now influence discoveries in chemistry, biology and physics - the study of genomes, extra-solar planets, even the intricacies of quantum systems. We are living through a revolution in artificial intelligence that is not slowing down. This major shift is based on simple mathematics, some of which goes back centuries: linear algebra and calculus, the stuff of eighteenth-century mathematics. Indeed by the mid-1850s, a lot of the groundwork was all done. It took the development of computer science and the kindling of 1990s computer chips designed for video games to ignite the explosion of AI that we see all around us today. In this enlightening book, Anil Ananthaswamy explains the fundamental maths behind AI, which suggests that the basics of natural and artificial intelligence might follow the same mathematical rules. As Ananthaswamy resonantly concludes, to make the most of our most wondrous technologies we need to understand their profound limitations - the clues lie in the maths that makes AI possible. , >

    Preis: 28.88 € | Versand*: 0 €
  • Wie lautet das Programm für die theoretische Führerscheinprüfung "Click Learn 360"?

    Das Programm "Click Learn 360" ist ein interaktives Lernprogramm für die theoretische Führerscheinprüfung. Es bietet eine umfassende Sammlung von Fragen und Antworten zu verschiedenen Verkehrssituationen, Verkehrsregeln und Verkehrsschildern. Das Programm ermöglicht es den Lernenden, ihr Wissen zu testen und sich gezielt auf die Prüfung vorzubereiten.

  • Wie setze ich das Programm "Fahrschule Click & Learn Didi 360" zurück?

    Um das Programm "Fahrschule Click & Learn Didi 360" zurückzusetzen, kannst du die Option "Zurücksetzen" oder "Reset" im Menü des Programms suchen. Wenn diese Option nicht verfügbar ist, kannst du auch versuchen, das Programm zu deinstallieren und erneut zu installieren, um es auf die Werkseinstellungen zurückzusetzen. Stelle sicher, dass du vor dem Zurücksetzen alle wichtigen Daten und Fortschritte sichern, da sie möglicherweise verloren gehen.

  • Welche Learn-App findet ihr besser?

    Es tut mir leid, aber als KI-Assistent kann ich keine persönlichen Vorlieben haben oder Meinungen äußern. Es hängt von den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen ab, welche Learn-App besser ist. Es könnte hilfreich sein, verschiedene Apps auszuprobieren und zu sehen, welche am besten zu den eigenen Lernzielen und -stilen passt.

  • Wie funktioniert die Prüfungssimulation bei Click Learn?

    Die Prüfungssimulation bei Click Learn funktioniert, indem sie den Benutzern eine realistische Umgebung bietet, um ihre Prüfungsfähigkeiten zu testen. Sie können verschiedene Prüfungsfragen beantworten und erhalten sofortiges Feedback zu ihren Antworten. Dies ermöglicht es den Benutzern, sich auf die Prüfung vorzubereiten und ihre Leistung zu verbessern.

Ähnliche Suchbegriffe für Scikit-learn:


  • Design for How People Learn
    Design for How People Learn

    Products, technologies, and workplaces change so quickly today that everyone is continually learning. Many of us are also teaching, even when it's not in our job descriptions. Whether it's giving a presentation, writing documentation, or creating a website or blog, we need and want to share our knowledge with other people. But if you've ever fallen asleep over a boring textbook, or fast-forwarded through a tedious e-learning exercise, you know that creating a great learning experience is harder than it seems.   In Design For How People Learn, Second Edition, you'll discover how to use the key principles behind learning, memory, and attention to create materials that enable your audience to both gain and retain the knowledge and skills you're sharing. Updated to cover new insights and research into how we learn and remember, this new edition includes new techniques for using social media for learning as well as two brand new chapters on designing for habit and best practices for evaluating learning, such as how and when to use tests. Using accessible visual metaphors and concrete methods and examples, Design For How People Learn, Second Edition will teach you how to leverage the fundamental concepts of instructional design both to improve your own learning and to engage your audience.

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    Write concurrent code in Go that improves application performance, scales up to handle bigger loads, and takes full advantage of modern multi-processor hardware. Suitable for programmers who already know the basics of Go or another C-style language. No experience in concurrent programming required. In Learn Concurrent Programming with Go you will learn how to: Implement effective concurrency for more responsive, higher performing, scalable software Avoid common concurrency problems such as deadlocks and race conditions Manage concurrency using goroutines, mutexes, readers-writer locks, and more Identify concurrency patterns such as pipelining, worker pools, and message passing Discover advantages, limits and properties of parallel computing Improve your Go coding skills with advanced multithreading About the technology Concurrent programming is essential for getting the most out of modern multi-processor computer hardware. It allows multiple tasks to execute and interact simultaneously, speeding up performance and reducing user wait time. Thanks to its baked-in concurrency models, Google's Go is one of the best languages you can use to learn and apply concurrent programming to your systems.

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  • Worüber handelt der Manga We Never Learn?

    Der Manga "We Never Learn" handelt von einem Schüler namens Nariyuki Yuiga, der als Nachhilfelehrer für zwei Mädchen, Rizu Ogata und Fumino Furuhashi, engagiert wird. Beide Mädchen haben Schwierigkeiten in Fächern, die nicht ihrem Fachgebiet entsprechen. Nariyuki versucht, ihnen zu helfen, ihre Ziele zu erreichen, während er selbst versucht, ein Stipendium zu erhalten, um sein eigenes Ziel zu erreichen. Der Manga handelt von ihren Bemühungen, Herausforderungen und Beziehungen zueinander.

  • Was ist der Unterschied zwischen "study" und "learn"?

    "Study" bezieht sich auf den Prozess des Lernens, bei dem man sich intensiv mit einem bestimmten Thema beschäftigt, z.B. durch das Lesen von Büchern oder das Anschauen von Videos. "Learn" hingegen bezieht sich auf den Akt des Wissenserwerbs im Allgemeinen, unabhängig von der spezifischen Methode oder dem Umfang des Lernens. Man kann also sagen, dass "study" eine spezifischere und fokussiertere Form des Lernens ist.

  • Was ist der Unterschied zwischen "study" und "learn"?

    "Study" bezieht sich auf den Prozess des Lernens, bei dem man sich auf eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Thema konzentriert und Informationen aufnimmt. "Learn" hingegen bezieht sich auf den Akt des Wissenserwerbs und der Fähigkeiten durch Studium, Erfahrung oder Unterricht. Während "study" eher auf das gezielte Lernen hinweist, kann "learn" allgemeiner verwendet werden, um jede Art von Wissenserwerb zu beschreiben.

  • Was ist deine Frage zu "We Never Learn"?

    "We Never Learn" ist ein Manga und Anime, der von Yuiga Nariyuki handelt, einem Schüler, der sich bemüht, seine Noten zu verbessern, um ein Stipendium für die Universität zu erhalten. Er wird von zwei Mädchen, Fumino und Rizu, um Hilfe gebeten, um in ihren schwachen Fächern besser zu werden. Die Geschichte dreht sich um ihre Bemühungen, ihre Ziele zu erreichen und ihre Beziehungen zueinander zu entwickeln.

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