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Maschinelles Lernen für absolute Anfänger: Zweite Ausgabe
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Sie sind nicht Art von ausgezeichnete Person, aber Sie ein guter Mensch sind, der immer viel besser sein soll. Dies ist nur eine der Lehren nach dem Auschecken Maschinelles Lernen Für Absolute Anfänger: Zweite Ausgabe sicherlich machen Auschecken bekommen Sie nicht wirklich sorglos fühlen. Es wird sicherlich Sie besonders fleißig Ihr Leben zu übernehmen und Ihre Verantwortung auch. Um das Buch zu lesen, können Sie nicht benötigen, um es vollständig mit anderen Worten Zeit endete. Holen Sie sich die Soft-Daten und auch können Sie behandeln, wenn Sie Check-out gestartet werden soll, wenn Sie dieses Buch fertig werden zu überprüfen.
Um intelligente Maschinen zu bauen und zu programmieren muss man zunächst die klassischen Statistiken verstehen. Algorithmen aus diesen klassischen Statistiken tragen zu den - metaphorisch gesprochen - Zellen und dem Sauerstoff bei, die letztlich das maschinelle Lernen befeuern. Schicht um Schicht der linearen Regression, Nächste-Nachbarn-Klassifikation (k-nearest neighbor) und zufallsbestimmte Ergebnisse durchlaufen die Maschinen und bringen ihre kognitiven Fähigkeiten voran. Klassische Statistiken bilden das Herz des maschinellen Lernens und viele dieser Algorithmen beruhen auf den gleichen statistischen Ergebnissen, die Sie auf dem Gymnasium kennengelernt haben. Das Programmieren eines Computers ist ein weiterer unverzichtbarer Bestandteil des maschinellen Lernens. Es gibt kein „Klicken und fallen lassen“ oder eine Web 2.0 Lösung, um fortgeschrittenes maschinelles Lernen umzusetzen, und zwar auf eine Weise, wie man zum Beispiel mit WordPress bequem eine Webseite bauen kann. Aus diesem Grunde sind Programmierfähigkeiten eine absolut notwendige Voraussetzung um Daten zu managen und statistische Modelle zu entwerfen, die auf unseren Maschine laufen. Einige Studenten des maschinellen Lernens haben vielleicht Jahre mit Programmiererfahrung hinter sich, aber haben sich seit dem Gymnasium nicht mit klassischen Statistiken beschäftigt. Andere sind vielleicht sogar kein einziges Mal während der Schulzeit mit Statistiken konfrontiert worden. Aber keine Sorge, viele Algorithmen des maschinellen Lernens, die wir in diesem Buch ansprechen, haben bereits funktionierende Implementationen in der ausgewählten Programmiersprache; eine weitere schriftliche Anpassung ist nicht notwendig. Sie können den Code benutzen um die tatsächliche Zahl auszuführen, die Sie suchen. Wenn Sie nicht gelernt haben, zu kodieren, dann werden Sie das tun müssen, wenn Sie in diesem Bereich vorankommen wollen. Aber wegen diesem kompakten Anfängerkurs können Sie das Curriculum ohne jegliches Hintergrundwissen für Computerprogrammierung absolvieren. Das Buch fokussiert sich auf die anspruchsvollen Grundlagen des maschinellen Lernens wie auch auf die mathematischen statistischen Grundlagen, wenn es sich um das Entwerfen von Modellen des maschinellen Lernens handelt. Format=Kindle Edition. Dateigröße=11756 KB. Seitenzahl der Print-Ausgabe=137 Seiten. Verlag=Scatterplot Press; Auflage: 2 (26. Juni 2018). Verkauf durch=Amazon Media EU S.à r.l.. Sprache=Deutsch. ASIN=B07F2NHZ46. Text-to-Speech (Vorlesemodus)=Aktiviert. X-Ray=Nicht aktiviert. Word Wise=Nicht aktiviert. Verbesserter Schriftsatz=Aktiviert. Durchschnittliche Kundenbewertung=5.0 von 5 Sternen 1 Kundenrezension. Amazon Bestseller-RangDeskriptivStatistikStochastik=#85.580 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } Nr. 34 in Kindle-Shop > eBooks > Fachbücher > Ingenieurwissenschaften > Ingenieurmathematik > Statistik für Mathematiker > Wirtschafts- & Finanzstatistik > Nr. 34 in Kindle-Shop > eBooks > Fachbücher > Mathematik > Angewandte Mathematik > Wirtschafts- & Finanzmathematik > Nr. 36 in Kindle-Shop > eBooks > Fachbücher > Mathematik >. Ist der Verkauf dieses Produkts für Sie nicht akzeptabel=?.
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