Alles zu Python 3 in einem Buch:
Einführung, Praxis, Referenz
Sprachgrundlagen, Objektorientierung, Modularisierung
Migration, Debugging, Interoperabilität mit C, GUIs, Netzwerkkommunikation u.v.m.
Entdecken Sie die Möglichkeiten von Python 3! 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.
Python-Programmierer finden in diesem Kochbuch nahezu 200 wertvolle und jeweils in sich abgeschlossene Anleitungen zu Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Machine Learning, wie sie für die tägliche Arbeit typisch sind - von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning.
Entwickler, die mit Python und seinen Bibliotheken einschließlich Pandas und Scikit-Learn vertraut sind, werden spezifische Probleme erfolgreich bewältigen - wie etwa Daten laden, Text und numerische Daten behandeln, Modelle auswählen, Dimensionalität reduzieren und vieles mehr.
Jedes Rezept enthält Code, den Sie kopieren, zum Testen in eine kleine Beispieldatenmenge einfügen und dann anpassen können, um Ihre eigenen Anwendungen zu konstruieren.
"Umfassendes Nachschlagewerk für alle Themen rund um den Pi." - MagPi zur Vorauflage
Aktuell zum Raspberry Pi 4 sowie allen Vorgängermodellen erwartet Sie hier umfassendes Bastel-Wissen. Möchten Sie Linux mit dem RasPi lernen, suchen Sie Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der Elektronik oder wollen Sie in die Programmierung mit Python einsteigen?
Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale - numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten - zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion.
Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.
Eine kompakte Einführung in Python.
Auf einen Blick: Syntax, Datenstrukturen, Operatoren, Module.
Mit Codebeispielen und Musterlösungen für eigene Projekte.
Das umfassende Handbuch, Grundlagen verstehen, spannende Projekte realisieren. Schnittstellen des Pi, Schaltungsaufbau, Steuerung mit Python. Erweiterungen für den Pi: Gertboard, PiFace, Quick2Wire u. a. in Hardware-Projekten einsetzen. Aktuell zu alle.
Programmieren für Kids und andere Anfänger, Mit Zugangscode im Buch für eBook.
