Das erfolgreiche visuelle Machine-Learning-Buch zum beliebten YouTube-Kanal von Josh StarmerBild für Bild lernen: vollständig illustrierter Guide zu den wichtigsten Machine-Learning-KonzeptenVon den Statistik-Grundlagen über Klassifikation und lineare Regression bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten wie neuronale NetzeMachine Learning ist ein mächtiges Werkzeug, kann aber auch unheimlich kompliziert erscheinen. Genau hier setzt dieses Buch an. Egal wie schwierig ein Machine-Learning-Algorithmus auch ist, dieses Buch bricht ihn herunter in kleine, leicht verständliche Häppchen, die einfach nachzuvollziehen sind. Jedes Konzept wird anschaulich illustriert. So erhältst du ein über die bloßen Formeln hinausgehendes Verständnis dafür, wie die einzelnen Methoden funktionieren. Dieses Buch hat nicht zum Ziel, die Konzepte zu vereinfachen. Stattdessen bekommst du mit leicht verständlichen Erläuterungen alles Notwendige an die Hand, um ein tieferes Verständnis für Machine Learning aufzubauen.Das Buch beginnt mit den Grundlagen und setzt keine Vorkenntnisse voraus. Es zeigt dir, was Machine Learning ist und worauf es abzielt, und baut Bild für Bild auf diesem Wissen auf, bis du die Konzepte hinter selbstfahrenden Autos und Gesichtserkennung meisterst.Aus dem Inhalt:Grundlegende Konzepte des Machine LearningsKlassifikation und KreuzvalidierungStatistik-GrundlagenLineare und logistische RegressionGradientenabstiegsverfahrenNaive BayesÜberanpassung vermeiden durch RegularisierungEntscheidungsbäumeSupport Vector Machines (SVMs)Neuronale Netze