Maschinelles Lernen MIT Python und R - Autor, Ausgabe und bibliografische Daten
10.11.2026
Lesedauer: 2 min
Schneller Überblick zu Maschinelles Lernen MIT Python und R von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron mit den wichtigsten Buchangaben. Hilft dir schnell zu entscheiden, ob sich ein genauer Blick lohnt.
Maschinelles Lernen MIT Python und R - Buchbeschreibung, Ausstattung und ISBN
Maschinelles Lernen MIT Python und R gehört zur Kategorie Sachbuch und stammt von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron - eine Kombination, die den Titel sowohl fachlich als auch bibliografisch interessant macht.
Relevante Merkmale auf einen Blick
Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Maschinelles Lernen MIT Python und R mit dem Datum 2017 eindeutig zuordenbar. Mit der Sprache Deutsch lässt sich Maschinelles Lernen MIT Python und R auch im internationalen oder mehrsprachigen Kontext präzise filtern. Durch die Zuordnung zur Kategorie Sachbuch wird Maschinelles Lernen MIT Python und R auch für thematische Recherchen besonders relevant. Gerade wer nach Werken von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron sucht, sollte Maschinelles Lernen MIT Python und R näher betrachten.
ISBN, Revision und weitere Referenzdaten
Für weiterführende bibliografische Verknüpfungen sind die Kennungen OL25210023W und OL33631140M besonders hilfreich.
Bibliografische Daten auf einen Blick
- Verfasst von: John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron
- Publiziert bei: Wiley & Sons, Limited, John
- Thematische Hauptkategorie: Sachbuch
- Externe Editionsreferenzen: OL33631140M
- Sprache: Deutsch
- Hinterlegtes Buchgewicht: 0.722
- Titel: Maschinelles Lernen MIT Python und R
- Erscheinungsdatum: 2017
- Externe Work-Referenz: OL25210023W
- ISBN-13: 9783527713639
Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe
Worum handelt es sich bei Maschinelles Lernen MIT Python und R?
Maschinelles Lernen MIT Python und R ist ein Buch von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron, das der Kategorie Sachbuch zugeordnet wird und damit thematisch klar eingeordnet werden kann.
Welche Open-Library-Kennungen sind vorhanden?
Vorhanden sind die Work-ID OL25210023W und die Editionsreferenzen OL33631140M.
Externe Links
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