Vergleichender Ansatz für Algorithmen des maschinellen Lernens
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Details
Dieses Buch ist effizient für Aspiranten und Forscher des maschinellen Lernens. Das Buch beginnt von der Datenevolution bis zum maschinellen Lernen, wie z.B. strukturierte Daten - halbstrukturierte Daten - unstrukturierte Daten - Data Mining - maschinelles Lernen.Das Buch besteht aus einem Vergleich zwischen verschiedenen Algorithmen wie SVM, DT, RF, GNB, ELM, LR, etc. werden ausführlich beschrieben. Es gibt glasklare Vorstellungen über Python-Pakete und deren Implementierung.
Autorentext
La Sra. Samrudhi Kaware está haciendo una maestría en Ingeniería Informática, tiene más de 10 artículos internacionales publicados en revistas revisadas por pares.El Dr. V. S. Wadne es Profesor Asociado del ICOER Pune de JSPM. Ha completado su doctorado y M Tech en CSE. Tiene más de 30 artículos nacionales e internacionales publicados en revistas revisadas por expertos.
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GarantieWeitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786202823388
- Genre Sonstige Informatikbücher
- Sprache Deutsch
- Anzahl Seiten 116
- Größe H220mm x B150mm x T7mm
- Jahr 2020
- EAN 9786202823388
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-2-82338-8
- Veröffentlichung 30.09.2020
- Titel Vergleichender Ansatz für Algorithmen des maschinellen Lernens
- Autor Samrudhi Rajendra Kaware , Vinod Subhashrao Wadne
- Gewicht 191g
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
