Machine Learning visuell lernen - von StatQuest

Mit Bildern ganz einfach lernen und verstehen

Josh Starmer

Produktinformationen

Autor: Josh Starmer
ISBN: 9783747500729
Serie: mitp Professional
Verlag: mitp-Verlag
Erscheinungstermin: 2023-03-30
Erscheinungstermin (elektronische Fassung): 2023-04-26
Erscheinungsjahr (elektronische Fassung): 2023
Auflage: 2023
Seiten: 306
Paket: Programmierung & Web, Elektronik & Anwendungen 2023_1 [3613]

P-ISBN: 9783747500712

Diese Publikation zitieren

Josh Starmer, Machine Learning visuell lernen - von StatQuest (2023), mitp-Verlag, Frechen, ISBN: 9783747500729

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Accesses
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Beschreibung / Abstract




  • Nach der erfolgreichen visuellen Methode des YouTube-Kanals »StatQuest with Josh Starmer« mit über 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


Beschreibung

Josh Starmer ist das Gesicht hinter dem bekannten YouTube-Kanal »StatQuest with Josh Starmer« mit über 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.

Inhaltsverzeichnis

  • Cover
  • Impressum
  • Über den Autor
  • Inhalt
  • 01 Grundlegende Konzepte des Machine Learnings!!!
  • 02 Kreuzvalidierung!!!
  • 03 Grundlegende Konzepte der Statistik!!!
  • 04 Lineare Regression!!!
  • 05 Gradientenabstiegsverfahren!!!
  • 06 Logistische Regression!!!
  • 07 Naive Bayes!!!
  • 08 Bewertung der Modellleistung!!!
  • 09 Überanpassung verhindern durch Regularisierung!!!
  • 10 Entscheidungsbäume!!!
  • 11 Support-Vektor-Klassifikationen und-Maschinen (SVMs)!!!
  • 12 Neuronale Netze!!!
  • Anhänge!!!

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