python umfassende handbuch (22 résultats)

Etat : good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Etat : very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

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hardcover. Etat : Sehr gut. 1087 Seiten; 9783836237956.2 Gewicht in Gramm: 4.

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 : Wie neu. 1171 Seiten; NEUWERTIG und ungelesen. neuwertig und ungelesen AF 210281 Sprache: Deutsch 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.

hardcover. Etat : Gut. 1032 Seiten; Artikel stammt aus Nichtraucherhaushalt! BW6515 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1.

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.

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. Python 3 | Das umfassende Handbuch | Johannes Ernesti (u. a.) | Buch | Rheinwerk Computing | 1171 S. | Deutsch | 2026 | Rheinwerk Verlag GmbH | EAN 9783367104062 | Verantwortliche Person für die EU: Rheinwerk Verlag GmbH, Rheinwerkallee 4, 53229 Bonn, service[at]rheinwerk-verlag[dot]de | Anbieter: preigu.

Buch. Etat : Neu. Neuware - Alles zu Python 3 in einem Buch, mit vielen Beispielen und ÜbungenVerständlich, umfassend, praxisnah: Dieses Python-Handbuch ist die erste Wahl für alle, die Python in der Software-Entwicklung einsetzen. Ob Sie gerade anfangen, mit Python zu programmieren oder bei Ihrer Arbeit etwas nachschlagen möchten - in diesem großen Kompendium finden Sie alles, was Sie zu Python wissen müssen. Angefangen mit einem Einstieg in die Sprache und ersten einfachen Beispielen bieten Ihnen Johannes Ernesti und Peter Kaiser in diesem Buch eine Sprachreferenz und die Beschreibung der Standardbibliothek. Die Praxis steht immer im Vordergrund, auch wenn die beiden Autoren professionelle Themen ins Visier nehmen wie GUI-Entwicklung, Webentwicklung, wissenschaftliches Rechnen oder Data Science.Überall im Buch finden Sie Praxisbeispiele, die Ihnen helfen, das Gelernte zu festigen und Ihre Programmierfähigkeiten zu trainieren oder zu vertiefen. Die Programme stehen Ihnen auch als Download zur Verfügung, zusammen mit weiteren Anwendungsbeispielen.Ein Muss für alle, die mit Python Software entwickeln oder Python lernen wollen.Über 1.000 Seiten Python-Wissen: Einführung, Praxis, ReferenzSprachgrundlagen, Objektorientierung, ModularisierungParallele Programmierung, Debugging, Webentwicklung mit Django, GUIs, Netzwerkkommunikation, Data Science u. v. m. Aus dem Inhalt:Sprachgrundlagen und objektorientierte ProgrammierungEinführung in PythonModularisierungReguläre AusdrückeDatums- und ZeitfunktionenThread-ProgrammierungGUI-ProgrammierungWebentwicklung mit DjangoMathematische ModuleSchnittstellen zum BetriebssystemNetzwerkkommunikationDistribution von Python-ProjektenProgrammoptimierungWissenschaftliches RechnenData Science.

Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 800 | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.