Data Science Training - Supervised Learning
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Beschreibung
Einführung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Gütekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Künstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Gütekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.
Produktdetails
- Typ:
- Buch
- Einband:
- Taschenbuch
- Edition:
- 1
- Sprachen:
-
Original:
Deutsch
- Seitenzahl:
-
620
- Herausgeber:
-
Springer
- Veröffentlichungsdatum:
-
2024-12-02
- ISBN / EAN:
-
9783662679593
- Gewicht:
-
1024 g
- Maße:
-
17/24/3 cm
- GPSR-Herstellerreferenz:
-
[email protected]
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