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Machine Learning Algorithms and implementation bietet einen verständlichen Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens, seine Anwendungen und die Implementierung von Algorithmen. Dieses Buch stellt einige der wichtigsten überwachten und unüberwachten Techniken vor, zusammen mit der Implementierung in Python. Themen sind u.a. Lineare Regression, K-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Decision Tress, Random Forest, K-Means Clustering. Das Ziel dieses Lehrbuchs ist es, die Anwendung dieser Techniken des maschinellen Lernens durch Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen...

Machine Learning Algorithms and implementation offre un aperçu accessible du domaine de l'apprentissage automatique, de ses applications et de la mise en oeuvre des algorithmes. Ce livre présente certaines des techniques supervisées et non supervisées les plus importantes, ainsi que leur mise en oeuvre en python. Parmi les sujets abordés, citons la régression linéaire, les voisins les plus proches (K-Nearest Neighbours), Naïve Bayes, Decision Tress, Random Forest, K-Means clustering. L'objectif de ce manuel est de faciliter l'utilisation de ces techniques d'apprentissage automatique...