Mathematische Einführung in Data Science
Produktnummer:
18e386867fd7f14becbe0ec699d63058e2
| Autor: | Wegner, Sven-Ake |
|---|---|
| Themengebiete: | Angewandte Funktionalanalysis Data Science Deep learning Kernmethoden Machine Learning Maßkonzentration Neuronale Netze Perzeptron Vektor Support Maschinen |
| Veröffentlichungsdatum: | 25.01.2024 |
| EAN: | 9783662686966 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 303 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Berlin |
Produktinformationen "Mathematische Einführung in Data Science"
Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende der Mathematik ab dem dritten Studienjahr. Basierend auf den mathematischen Grundvorlesungen werden kanonische Themen aus den Bereichen Data Science und Machine Learning durchgenommen. Dabei stehen rigorose Beweise und ein systematisches Verständnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund.Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. k-nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.
Sie möchten lieber vor Ort einkaufen?
Sie haben Fragen zu diesem oder anderen Produkten oder möchten einfach gerne analog im Laden stöbern? Wir sind gerne für Sie da und beraten Sie auch telefonisch.
Juristische Fachbuchhandlung
Georg Blendl
Parcellistraße 5 (Maxburg)
8033 München
Montag - Freitag: 8:15 -18 Uhr
Samstags geschlossen