Machine Learning – Die Referenz

Das praktische Nachschlagewerk zum Machine Learning mit strukturierten Daten Konzentriert sich auf Themen, die für den praktizierenden Machine-Learning-Anwender interessant sind. Enthält eine große Anzahl wertvoller Codebeispiele für strukturierte Daten, die in der Praxis konkret weiterhelfen. Zeigt, wie verschiedene Bibliotheken zur Lösung praktischer Fragestellungen eingesetzt werden. Diese praktische Referenz bietet eine Sammlung von Methoden, Ressourcen und Codebeispielen zur Lösung gängiger Machine-Learning-Probleme bei der Auswertung strukturierter Daten. Matt Harrison hat einen wertvollen Leitfaden zusammengestellt, den Sie als Nachschlagewerk und zur Anregung nutzen können: für eigene Projekte oder als Begleitmaterial für Machine-Learning-Kurse. Das Buch ist ideal für Data Scientists, Softwareentwickler und Datenanalysten, die Machine Learning praktisch anwenden. Es bietet einen Überblick über den kompletten Machine-Learning-Prozess und stellt Ihnen verschiedene Bibliotheken und Modelle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen und Anpassungsmöglichkeiten vor. Die Codebeispiele sind so kompakt und nachvollziehbar, dass Sie sie für Ihre eigenen Projekte verwenden und auch gut anpassen können. Themen dieser Referenz: Klassifikation veranschaulicht am Titanic-Datensatz. Datenbereinigung und der Umgang mit fehlenden Daten. Explorative Datenanalyse. Typische Vorverarbeitungsschritte. Auswahl von Merkmalen, die für das Modell relevant sind. Modellauswahl und die Interpretation von Modellen. Regression mit verschiedenen Machine-Learning-Techniken. Metriken für die Klassifikations- und Regressionsbewertung. Clustering und Dimensionsreduktion. Scikit-learn-Pipelines.