Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies | Inhalt & Buchinfos
29.06.2026
Lesedauer: 2 min
Hier findest du zu Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron die wichtigsten Infos zur Ausgabe. Öffne die Seite für einen schnellen Faktencheck zum Buch.
Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies | Inhalt & Buchinfos
Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies - Details zu Inhalt, Autor und Veröffentlichung
Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies 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.
Warum Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies relevant sein kann
Mit der Sprache Deutsch lässt sich Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies auch im internationalen oder mehrsprachigen Kontext präzise filtern. Gerade wer nach Werken von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron sucht, sollte Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies näher betrachten. Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies spricht besonders Nutzer an, die sich für Bücher rund um Sachbuch interessieren. Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies mit dem Datum 2017 eindeutig zuordenbar.
Ausgabe, Identifikatoren und Referenzen
Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL25192433W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL33572715M, OL33608640M.
Bibliografische Daten auf einen Blick
Verfügbare Sprache dieser Ausgabe: Deutsch
Titel: Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies
FAQ zu Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies
Worum handelt es sich bei Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies?
Maschinelles Lernen Mit Python und R Für Dummies ist ein Buch von John Paul Mueller, Simone Linke, Luca Massaron, das der Kategorie Sachbuch zugeordnet wird und damit thematisch klar eingeordnet werden kann.
Wofür sind die Open-Library-IDs hilfreich?
Mit OL25192433W und OL33572715M, OL33608640M lässt sich das Werk auch in externen bibliografischen Zusammenhängen besser verknüpfen.
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