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Data Science Lernen

Praktische Anleitung zur Datenanalyse, die den gesamten Zyklus der Arbeit mit Informationen offenbart: von der Sammlung und Verarbeitung bis hin zum Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens. Es wird die Arbeit mit den Werkzeugen pandas und SQL behandelt, Methoden zur... Mustererkennung und Datenbereinigung. Verschiedene Informationsquellen werden beschrieben, einschließlich Text-, Binär- und Webdaten. Statistische Methoden werden detailliert dargelegt: Vertrauensintervalle, Hypothesenprüfung, Merkmalskonstruktion. Praktische Beispiele in Python aus verschiedenen Bereichen werden angeführt: Analyse von Transportsystemen, Umweltforschung, veterinärmedizinische Analytik. Die abschließenden Abschnitte sind der logistischen Regression und der Optimierung von Modellen für die Aufgaben der Textklassifizierung gewidmet.

Autor: Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

Verlag: BHV

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2025

ISBN: 9786011231381

Anzahl der Seiten: 560

Größe: 250х170х25 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 712 g

ID: 1738628

Praktische Anleitung zur Datenanalyse, die den gesamten Zyklus der Arbeit mit Informationen offenbart: von der Sammlung und Verarbeitung bis hin zum Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens. Es wird die Arbeit mit den Werkzeugen pandas und SQL behandelt, Methoden zur Mustererkennung und Datenbereinigung. Verschiedene Informationsquellen werden beschrieben, einschließlich Text-, Binär- und Webdaten. Statistische Methoden werden detailliert dargelegt: Vertrauensintervalle, Hypothesenprüfung, Merkmalskonstruktion. Praktische Beispiele in Python aus verschiedenen Bereichen werden angeführt: Analyse von Transportsystemen, Umweltforschung, veterinärmedizinische Analytik. Die abschließenden Abschnitte sind der logistischen Regression und der Optimierung von Modellen für die Aufgaben der Textklassifizierung gewidmet.

verfügbar

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