Machine Learning visuell lernen - von StatQuest (eBook)
304 Seiten
MITP Verlags GmbH & Co. KG
978-3-7475-0072-9 (ISBN)
- Nach der erfolgreichen visuellen Methode des YouTube-Kanals »StatQuest with Josh Starmer« mit fast 900.000 Abonnenten
- Bild für Bild lernen: vollständig illustrierter Guide zu den wichtigsten Machine-Learning-Konzepten
- Alle Grundlagen von Statistik über Algorithmen bis hin zu neuronalen Netzen
Machine Learning ist ein mächtiges Werkzeug, kann aber auch unheimlich kompliziert erscheinen. Genau hier setzt dieses Buch an. Jedes Konzept wird anschaulich anhand von einfachen Bildern erläutert. Egal wie schwierig ein Machine-Learning-Algorithmus ist, der Autor zerlegt ihn in kleine, leicht verständliche Häppchen. So erhältst du ein grundlegendes Verständnis für die einzelnen Methoden, das über die bloßen Formeln hinausgeht.
Dieses Buch hat nicht zum Ziel, die Konzepte zu vereinfachen. Vielmehr bekommst du mit verständlichen und unterhaltsamen Erläuterungen alles Notwendige an die Hand, um ein grundlegendes und zugleich tiefes Verständnis für Machine Learning aufzubauen.
Das Buch setzt keine Vorkenntnisse voraus und erläutert alle Grundlagen Bild für Bild. Es zeigt dir, was Machine Learning ist und auf welchen Konzepten selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung beruhen.
Aus dem Inhalt:- Grundlegende Konzepte des Machine Learnings
- Klassifikation und Kreuzvalidierung
- Statistik-Grundlagen
- Lineare und logistische Regression
- Gradientenabstiegsverfahren
- Naive Bayes
- Überanpassung vermeiden durch Regularisierung
- Entscheidungsbäume
- Support Vector Machines (SVMs)
- Neuronale Netze
Josh Starmer ist das Gesicht hinter dem bekannten YouTube-Kanal »StatQuest with Josh Starmer« mit mittlerweile fast 900.000 Abonnenten. Seit 2016 erklärt er allen Interessierten mit seinem innovativen und einzigartigen visuellen Stil Konzepte aus den Bereichen Statistik, Data Science, Machine Learning und Algorithmen. StatQuest hilft Menschen auf der ganzen Welt dabei, Wettbewerbe zu gewinnen, Prüfungen zu bestehen, neue Berufe zu ergreifen und befördert zu werden.
Cover 1
Impressum 4
Über den Autor 6
Inhalt 8
01 Grundlegende Konzepte des Machine Learnings!!! 10
02 Kreuzvalidierung!!! 23
03 Grundlegende Konzepte der Statistik!!! 32
04 Lineare Regression!!! 77
05 Gradientenabstiegsverfahren!!! 85
06 Logistische Regression!!! 110
07 Naive Bayes!!! 122
08 Bewertung der Modellleistung!!! 138
09 Überanpassung verhindern durch Regularisierung!!! 166
10 Entscheidungsbäume!!! 185
11 Support-Vektor-Klassifikationen und-Maschinen (SVMs)!!! 220
12 Neuronale Netze!!! 236
Anhänge!!! 273
Erscheint lt. Verlag | 8.5.2023 |
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Sprache | deutsch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
ISBN-10 | 3-7475-0072-2 / 3747500722 |
ISBN-13 | 978-3-7475-0072-9 / 9783747500729 |
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Größe: 60,7 MB
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