Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python

"Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python" von Jörg Frochte ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich an Studierende und Praktiker richtet, die in das Gebiet des maschinellen Lernens einsteigen möchten. Das Buch bietet eine fundierte Einführung in die theoretischen Konzepte des maschinellen Lernens sowie praktische Anleitungen zur Implementierung der wichtigsten Algorithmen mit der Programmiersprache Python. Es deckt grundlegende Themen wie überwachte und unüberwachte Lernverfahren ab, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Clustering-Methoden. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Techniken wie Support Vector Machines, Ensemble-Methoden und Deep Learning behandelt. Der Autor legt besonderen Wert auf die praxisnahe Anwendung der Algorithmen und stellt sicher, dass Leser durch zahlreiche Code-Beispiele und Übungen in die Lage versetzt werden, das Gelernte direkt umzusetzen. Das Buch ist didaktisch gut strukturiert und enthält neben theoretischen Erklärungen auch viele anschauliche Beispiele aus realen Anwendungsgebieten. Es eignet sich sowohl als Lehrmaterial für Hochschulkurse als auch zum Selbststudium für alle, die ein tieferes Verständnis für maschinelles Lernen entwickeln möchten.