"Hands-On Implementation of Machine Learning Models" ist ein praktischer Leitfaden, der die L cke zwischen der Theorie des maschinellen Lernens und realen Anwendungen schlie en soll. Es bietet klare Erkl rungen zu grundlegenden und fortgeschrittenen Modellen des maschinellen Lernens, einschlie lich linearer und logistischer Regression, Entscheidungsb umen, Support Vector Machines, k-means Clustering, PCA, hierarchischem Clustering, Random Forests, Gradient Boosting Machines und neuronalen Netzen.
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