python umfassende handbuch (25 résultats)

Hardcover. Etat : Brand New. German language. 9.65x7.28x2.36 inches. In Stock.

Hardcover/Pappeinband. Etat : Sehr gut. 2., aktualisierte Aufl. 788 S. : graph. Darst. ; 25 cm + 1 CD-ROM Zustand: sehr gut; Einband minimal berieben; mit Lesebändchen; MGA2997 9783836214124 Wenn das Buch einen Schutzumschlag hat, ist das ausdrücklich erwähnt. Rechnung mit ausgewiesener Mwst. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1548.

hardcover. Etat : Gut. 1087 Seiten; 9783836237956.3 Gewicht in Gramm: 4.

Taschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn | Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics | Sebastian Raschka (u. a.) | Taschenbuch | mitp Professional | 768 S. | Deutsch | 2021 | MITP Verlags GmbH | EAN 9783747502136 | Verantwortliche Person für die EU: mitp Verlags GmbH & Co. KG, Steffen Dralle, Augustinusstr. 9a, 50226 Frechen, steffen[dot]dralle[at]mitp[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.

hardcover. Etat : Gut. Seiten; 9783836279260.3 Gewicht in Gramm: 4.

hardcover. Etat : Gut. 1062 Seiten; 9783836269339.3 Gewicht in Gramm: 500.

perfect. Etat : Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut SG - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.

Buch. Etat : Neu. Neuware - Entdecken Sie die Möglichkeiten von Python 3. Egal, ob Sie erst anfangen, mit Python zu arbeiten oder bei Ihrer Arbeit etwas nachschlagen möchten - in diesem Buch finden Sie alles, was Sie zu Python wissen müssen. Nach einer Einführung in die Sprache folgt eine umfassende Sprachreferenz, die Beschreibung der Standardbibliothek und ausführliche Informationen zu professionellen Themen. Dabei führen die Autoren auch in Tools wie PyPy, Numba oder pandas ein. Ob GUI-Programmierung, Webentwicklung oder Data Science: Dieses Buch macht den persönlichen Werkzeugkasten perfekt.Aus dem Inhalt:Sprachgrundlagen und objektorientierte ProgrammierungEinführung in PythonModularisierungReguläre AusdrückeDatums- und ZeitfunktionenThread-ProgrammierungGUI-ProgrammierungWebentwick lung mit DjangoMigration von Python 2.x nach 3Mathematische ModuleSchnittstellen zum BetriebssystemNetzwerkkommunikationDistribution von Python-ProjektenProgrammoptimierungWissenschaftliches RechnenData Science.

Buch. Etat : Neu. Python 3 | Das umfassende Handbuch: Über 1.000 Seiten Sprachgrundlagen, OOP und Beispielprogramme | Johannes Ernesti (u. a.) | Buch | Rheinwerk Computing | 1126 S. | Deutsch | 2023 | Rheinwerk Verlag GmbH | EAN 9783836291293 | Verantwortliche Person für die EU: Rheinwerk Verlag GmbH, Rheinwerkallee 4, 53227 Bonn, service[at]rheinwerk-verlag[dot]de | Anbieter: preigu.

Etat : acceptable. Ausreichend/Acceptable: Exemplar mit vollständigem Text und sämtlichen Abbildungen oder Karten. Schmutztitel oder Vorsatz können fehlen. Einband bzw. Schutzumschlag weisen unter Umständen starke Gebrauchsspuren auf. / Describes a book or dust jacket that has the complete text pages (including those with maps or plates) but may lack endpapers, half-title, etc. (which must be noted). Binding, dust jacket (if any), etc may also be worn.

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