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Machine Learning on Geographical Data Using Python, Fachbücher von Joos Korstanje
Das Buch "Machine Learning on Geographical Data Using Python" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen von geografischen Informationssystemen (GIS), geospatialer Analyse und maschinellem Lernen mit räumlichen Daten in Python. Es beginnt mit einer Einführung in Geodaten und behandelt wichtige Themen wie GIS, gängige Werkzeuge, Standardformate geografischer Daten sowie eine Übersicht über Python-Tools für Geodaten. Das Buch geht auf spezifische Herausforderungen ein, die beim Umgang mit geografischen Daten auftreten können, einschliesslich Koordinatensystemen, Kartenprojektionen und verschiedenen Geodatenformaten wie Punkten, Linien, Polygonen und Rasterdaten. Es erklärt analytische Operationen, die typischerweise auf Geodaten angewendet werden, wie Clipping, Intersecting, Buffering, Merging, Dissolving und Erasing, und bietet Implementierungen in Python. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Ansätze des maschinellen Lernens auf geografische Daten angewendet, einschliesslich Interpolation, Klassifikation, Regression und Clustering, unterstützt durch Beispiele und Anwendungsfälle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit maschinellem Lernen auf Geodaten beschäftigen möchten.
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Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading, Fachbücher von Stefan Jansen
Praktisches maschinelles Lernen für den algorithmischen Handel: Entwerfen und implementieren Sie Anlagestrategien basierend auf intelligenten Algorithmen, die aus Daten mit Python lernen.
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-on Machine Learning with Python, Fachbücher von Ashwin Pajankar, Aditya Joshi"Hands-on Machine Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Leser mit grundlegenden bis mittleren Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learnings richtet. Es bietet eine detaillierte Einführung in verschiedene Werkzeuge, die für die Datenverarbeitung und -analyse mit Python unerlässlich sind, darunter NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn und Pytorch. Das Buch ist in drei Hauptabschnitte unterteilt: Der erste Abschnitt behandelt die Grundlagen der Datenverarbeitung und -visualisierung, während der zweite Abschnitt sich auf die Grundlagen des maschinellen Lernens konzentriert und die Anwendung der Scikit-learn-Bibliothek erklärt. Der dritte Abschnitt widmet sich komplexen neuronalen Netzwerkarchitekturen und bietet Einblicke in die Implementierung von Convolutional Neural Networks. Abschliessend wird ein umfassendes End-to-End-Projekt mit neuronalen Netzwerken in Pytorch vorgestellt. Dieses Buch dient nicht nur als Lernressource, sondern auch als langfristiges Nachschlagewerk für Praktiker, die Lösungen für häufige Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens suchen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks, Fachbücher von Zehua GuoDas Buch "Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks" bietet eine umfassende Analyse der Integration von maschinellem Lernen in Software-Defined Networking (SDN). Es beleuchtet, wie moderne maschinelle Lerntechniken, wie Deep Reinforcement Learning und Graph Neural Networks, zur Optimierung von Netzwerkmanagement und -kontrolle eingesetzt werden können. Der Autor, Zehua Guo, behandelt verschiedene innovative Ansätze zur Verbesserung der Netzwerkleistung, insbesondere in Bezug auf Verkehrsengineering und Lastenausgleich von Controllern in softwaredefinierten Weitverkehrsnetzen. Darüber hinaus werden praktische Probleme bei der Implementierung von SDN angesprochen und Lösungen durch mathematische Optimierungsprozesse sowie simulierte Experimente präsentiert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Bereich der softwaredefinierten Netzwerke und deren Verbindung zu maschinellem Lernen entwickeln möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning for Brain Disorders, Fachbücher
Das Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.
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Machine Learning on Geographical Data Using Python, Fachbücher von Joos KorstanjeDas Buch "Machine Learning on Geographical Data Using Python" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen von geografischen Informationssystemen (GIS), geospatialer Analyse und maschinellem Lernen mit räumlichen Daten in Python. Es beginnt mit einer Einführung in Geodaten und behandelt wichtige Themen wie GIS, gängige Werkzeuge, Standardformate geografischer Daten sowie eine Übersicht über Python-Tools für Geodaten. Das Buch geht auf spezifische Herausforderungen ein, die beim Umgang mit geografischen Daten auftreten können, einschliesslich Koordinatensystemen, Kartenprojektionen und verschiedenen Geodatenformaten wie Punkten, Linien, Polygonen und Rasterdaten. Es erklärt analytische Operationen, die typischerweise auf Geodaten angewendet werden, wie Clipping, Intersecting, Buffering, Merging, Dissolving und Erasing, und bietet Implementierungen in Python. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Ansätze des maschinellen Lernens auf geografische Daten angewendet, einschliesslich Interpolation, Klassifikation, Regression und Clustering, unterstützt durch Beispiele und Anwendungsfälle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit maschinellem Lernen auf Geodaten beschäftigen möchten.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading, Fachbücher von Stefan JansenPraktisches maschinelles Lernen für den algorithmischen Handel: Entwerfen und implementieren Sie Anlagestrategien basierend auf intelligenten Algorithmen, die aus Daten mit Python lernen.83,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hands-on Machine Learning with Python, Fachbücher von Ashwin Pajankar, Aditya Joshi"Hands-on Machine Learning with Python" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich an Leser mit grundlegenden bis mittleren Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learnings richtet. Es bietet eine detaillierte Einführung in verschiedene Werkzeuge, die für die Datenverarbeitung und -analyse mit Python unerlässlich sind, darunter NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn und Pytorch. Das Buch ist in drei Hauptabschnitte unterteilt: Der erste Abschnitt behandelt die Grundlagen der Datenverarbeitung und -visualisierung, während der zweite Abschnitt sich auf die Grundlagen des maschinellen Lernens konzentriert und die Anwendung der Scikit-learn-Bibliothek erklärt. Der dritte Abschnitt widmet sich komplexen neuronalen Netzwerkarchitekturen und bietet Einblicke in die Implementierung von Convolutional Neural Networks. Abschliessend wird ein umfassendes End-to-End-Projekt mit neuronalen Netzwerken in Pytorch vorgestellt. Dieses Buch dient nicht nur als Lernressource, sondern auch als langfristiges Nachschlagewerk für Praktiker, die Lösungen für häufige Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens suchen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks, Fachbücher von Zehua GuoDas Buch "Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks" bietet eine umfassende Analyse der Integration von maschinellem Lernen in Software-Defined Networking (SDN). Es beleuchtet, wie moderne maschinelle Lerntechniken, wie Deep Reinforcement Learning und Graph Neural Networks, zur Optimierung von Netzwerkmanagement und -kontrolle eingesetzt werden können. Der Autor, Zehua Guo, behandelt verschiedene innovative Ansätze zur Verbesserung der Netzwerkleistung, insbesondere in Bezug auf Verkehrsengineering und Lastenausgleich von Controllern in softwaredefinierten Weitverkehrsnetzen. Darüber hinaus werden praktische Probleme bei der Implementierung von SDN angesprochen und Lösungen durch mathematische Optimierungsprozesse sowie simulierte Experimente präsentiert. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Bereich der softwaredefinierten Netzwerke und deren Verbindung zu maschinellem Lernen entwickeln möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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