Haben wollen: Einführung in Machine Learning mit Python

Einführung in Machine Learning mit Python ist die deutsche Übersetzung eines Buches von Andreas C. Müller und Sarah Guido, das sich dem Hype um maschinelles Lernen entzieht und bei den Tatsachen bleibt: Welche Algorithmen gibt es für das maschinelle Lernen und wie können sie Python-Entwickler in der Praxis einsetzen?

Im Zentrum steht das Python-Modul scikit-learn, das viele Methoden zur maschinellen Datenanalyse schon fertig anbietet. Das Buch programmiert sie nicht nach, sondern diskutiert ihre Anwendungsmöglichkeiten. Die Autoren verwenden die im Analyseumfeld üblichen Module wie Numpy, pandas und SciPy. Alle Graphiken entstanden mit dem Python-Modul Matplotlib.

Gerhard Völkl hat das englischsprachige Original für Tante Heise gelesen und für gut befunden. Und wenn ich jetzt noch Karsten Wolf überreden könnte, scikit-learn und pandas ebenfalls in seine Nodebox-Fork einzubauen, dann hätte ich noch mehr zu spielen und noch weniger Zeit. (Zwei scikit-learn-Titel habe ich ja auch schon in meiner Packt-Bibliothek.)

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