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MASCHINELLES LERNEN MIT PYTHON. ÜBERWACHTES LERNEN: DISKRIMINANZANALYSE, VERALLGENERALISIERTE LINEARE MODELLE UND ENTSCHEIDUNGSBÄUME
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Maschinelles Lernen mit JavaScript: Praktischer Leitfaden zum maschinellen Lernen | Erstellen Sie 8 KI-Anwendungen | TensorFlow.js- und Brain.js-Projekte
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Maschinelles Lernen mit R: Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras
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C++ PROGRAMMIERUNG FÜR MASCHINENLERNEN MIT TENSORFLOW C++ API UND MLPACK: Beherrschen Sie maschinelles Lernen mit C++ und modernsten Bibliotheken
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Angewandtes Maschinelles Lernen mit Scikit-learn und TensorFlow: Der projektbasierte Leitfaden für Konzeption, Entwicklung und Deployment prädiktiver Systeme
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Machine Learning Held: Beherrschen Sie Data Science mit Python-Grundlagen: Maschinelles Lernen mit Python - Praktischer Leitfaden vom Anfänger bis zum Experten (Die KI-Revolution meistern)
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Maschinelles Lernen für Kinder: Ein Anfängerleitfaden zur künstlichen Intelligenz mit praktischen Aktivitäten, Programmierspielen und MINT-Abenteuern für Kinder im Alter von 8 bis 14 Jahren
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Vorhersage der Kosten von Taxifahrten durch maschinelles Lernen: Gegenstand der Studie ist ein Datensatz mit Taxifahrten in New York City für das Jahr 2023
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MASCHINELLES LERNEN MIT PYTHON. ÜBERWACHTES LERNEN: NÄCHSTER NACHBAR, NAIVE BAYES, MODELLENSEMBLE UND NEURONALE NETZE.
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