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'Hands-On Implementation of Machine Learning Models' ist ein praktischer Leitfaden, der die Lücke zwischen der Theorie des maschinellen Lernens und realen Anwendungen schließen soll. Es bietet klare Erklärungen zu grundlegenden und fortgeschrittenen Modellen des maschinellen Lernens, einschließlich linearer und logistischer Regression, Entscheidungsbäumen, Support Vector Machines, k-means Clustering, PCA, hierarchischem Clustering, Random Forests, Gradient Boosting Machines und neuronalen Netzen.
