„scikit-learn“
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow – Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
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Künstliche Intelligenz im Business – Erstellung eigener Anwendungen mit Python
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Charakterisierung poröser Medien mittels Machine Learning in Python mit scikit−learn, Tensorflow und tflearn
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Python for Natural Language Processing – Programming with NumPy, scikit-learn, Keras, and PyTorch
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Book Review: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow, 2nd edition by Aurélien Géron – O’ Reilly Media, 2019, 600 pp., ISBN: 978-1-492-03264-9
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Targeting neurodegeneration: three machine learning methods for G9a inhibitors discovery using PubChem and scikit-learn
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Machine Learning – Die Referenz – Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
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Machine Learning für Zeitreihen – Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep Learning-Verfahren mit Python. Inkl. E-Book
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Mathe-Basics für Data Scientists – Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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How popular musicians learn in the postdigital age. Ergebnisse einer Studie zur Soziomaterialität des Songwritings von Bands in informellen Kontexten – How popular musicians learn in the postdigital age. Results of a study on the sociomateriality of bands' songwriting in informal contexts
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Machine Learning – kurz & gut – Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
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Design Patterns für Machine Learning – Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps
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Machine Learning – kurz & gut – Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn
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Machine Learning für Zeitreihen – Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep Learning-Verfahren mit Python. Inkl. E-Book
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Machine Learning – Die Referenz – Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
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Praxisbuch Unsupervised Learning – Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren