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Python Cookbook in Colab, Taschenbuch von Papri Ghosh,Chetana Bhattacharyya,Subhram Das, Scholars' Press, 978-620-6-77251-4
Python Cookbook In Colab, Taschenbuch Von Papri Ghosh,chetana Bhattacharyya,subhram Das, Scholars' Press, 978-620-6-77251-4, Seitenanzahl: 184
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Machine Learning with Python Cookbook, 2E, Fachbücher von Chris Albon, Kyle Gallatin
Dieser praktische Leitfaden bietet mehr als 200 eigenständige Rezepte, die Ihnen helfen, Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen, auf die Sie in Ihrer Arbeit stossen könnten. Wenn Sie mit Python und seinen Bibliotheken, einschliesslich pandas und scikit-learn, vertraut sind, können Sie spezifische Probleme angehen, von der Datenladung bis hin zum Training von Modellen und der Nutzung von neuronalen Netzwerken. Jedes Rezept in dieser aktualisierten Ausgabe enthält Code, den Sie kopieren, einfügen und mit einem Testdatensatz ausführen können, um sicherzustellen, dass es funktioniert. Von dort aus können Sie diese Rezepte an Ihren Anwendungsfall oder Ihre Anwendung anpassen. Die Rezepte enthalten eine Diskussion, die die Lösung erklärt und einen sinnvollen Kontext bietet. Gehen Sie über Theorie und Konzepte hinaus, indem Sie die Grundlagen lernen, die Sie benötigen, um funktionierende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie finden Rezepte für: - Vektoren, Matrizen und Arrays - Arbeiten mit Daten aus CSV, JSON, SQL, Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Quellen - Umgang mit numerischen und kategorialen Daten, Text, Bildern sowie Daten und Zeiten - Dimensionsreduktion durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellevaluation und -auswahl - Lineare und logische Regression, Bäume und Wälder sowie k-nächste Nachbarn - Support-Vektor-Maschinen (SVM), naive Bayes, Clustering und baumbasierte Modelle - Speichern und Laden trainierter Modelle aus mehreren Frameworks.
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Python for Algorithmic Trading Cookbook - Second Edition, Taschenbuch von Jason Strimpel, Packt Publishing, 978-1-80666-203-6
Python For Algorithmic Trading Cookbook - Second Edition, Taschenbuch Von Jason Strimpel, Packt Publishing, 978-1-80666-203-6, Seitenanzahl: 536
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REVERSE COMPONENTS Kettenspanner Colab by SB ONE | schwarz
REVERSE COMPONENTS Kettenspanner Colab by SB ONE | schwarz Weniger ist manchmal mehr, zumindest wenn es um ein paar entspannte Runden im Bikepark geht. Wer viel den Berg hinunterfährt und noch mehr Zeit auf der Jumpline verbringt, benötigt nicht zwangsweise die Komplexität eines empfindlichen Schaltwerkes. Mit dem Kettenspanner kannst Du Dein Bike auf einen Singlespeed-Antrieb umrüsten, dieser ist bei Stürzen weniger empfindlich, spart Gewicht und schont Dein Portemonnaie. Der Kettenspanner wird ganz einfach an das Schaltauge montiert und mittels der Passscheiben an die Kettenlinie angepasst. Gefertigt wird das edle Stück bei den Spezialisten für Singlespeed Kits und Antriebe von SBONE in Baden-Württemberg. HINWEIS: Bei der Montage muss beachtet werden, die Kette so zu kürzen, das der Federweg des Hinterbaus komplett zur Verfügung steht. Der Kettenspanner kann an sämtliche Rahmen mit Standard Schaltaugen montiert werden, sowie an UDH Schaltaugen. technische Daten: Einsatzbereich: Single Speed, Downhill, Freeride, Slopestyle Technologie: Single Speed Material Käfig: Aluminium / Stahl Material Rollen: PVC Spannkraft: mittel Gänge: 1 Anzahl Zähne oben: 11 Anzahl Zähne unten: 11 Kompatibilität Kassette: mit sämtlichen Singlespeed Kits Kompatibilität Kette: 9/10/11/12 -fach Ketten Kompatibilität Ritzel: 13 - 17 Zähne Kompatibilität Rahmen: Standard Schaltaugen, sowie UDH Schaltaugen Kettenlinie: anpassbar mittels der Passscheiben zulässiges Drehmoment: empfohlen 16 Nm, max. 28 Nm Farbe Rollen: schwarz/grau Farbe Käfig: schwarz eloxiert, weiße Decals Gewicht laut Hersteller: 146g Gewicht selbst gewogen: 150g Lieferumfang: 1x REVERSE COMPONENTS Kettenspanner Colab by SB ONE | schwarz 1x Set Passscheiben zum Anpassen der Kettenlinie
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Python Cookbook in Colab, Taschenbuch von Papri Ghosh,Chetana Bhattacharyya,Subhram Das, Scholars' Press, 978-620-6-77251-4Python Cookbook In Colab, Taschenbuch Von Papri Ghosh,chetana Bhattacharyya,subhram Das, Scholars' Press, 978-620-6-77251-4, Seitenanzahl: 18487,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning with Python Cookbook, 2E, Fachbücher von Chris Albon, Kyle GallatinDieser praktische Leitfaden bietet mehr als 200 eigenständige Rezepte, die Ihnen helfen, Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens zu bewältigen, auf die Sie in Ihrer Arbeit stossen könnten. Wenn Sie mit Python und seinen Bibliotheken, einschliesslich pandas und scikit-learn, vertraut sind, können Sie spezifische Probleme angehen, von der Datenladung bis hin zum Training von Modellen und der Nutzung von neuronalen Netzwerken. Jedes Rezept in dieser aktualisierten Ausgabe enthält Code, den Sie kopieren, einfügen und mit einem Testdatensatz ausführen können, um sicherzustellen, dass es funktioniert. Von dort aus können Sie diese Rezepte an Ihren Anwendungsfall oder Ihre Anwendung anpassen. Die Rezepte enthalten eine Diskussion, die die Lösung erklärt und einen sinnvollen Kontext bietet. Gehen Sie über Theorie und Konzepte hinaus, indem Sie die Grundlagen lernen, die Sie benötigen, um funktionierende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie finden Rezepte für: - Vektoren, Matrizen und Arrays - Arbeiten mit Daten aus CSV, JSON, SQL, Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Quellen - Umgang mit numerischen und kategorialen Daten, Text, Bildern sowie Daten und Zeiten - Dimensionsreduktion durch Merkmalsextraktion oder Merkmalsauswahl - Modellevaluation und -auswahl - Lineare und logische Regression, Bäume und Wälder sowie k-nächste Nachbarn - Support-Vektor-Maschinen (SVM), naive Bayes, Clustering und baumbasierte Modelle - Speichern und Laden trainierter Modelle aus mehreren Frameworks.63,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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