The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
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Beschreibung
"The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" von Jerome Friedman, Trevor Hastie und Robert Tibshirani ist ein umfassendes Werk, das sich mit modernen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens befasst. Die zweite Ausgabe dieses Buches bietet eine detaillierte Einführung in die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen von Datenanalyse-Techniken. Das Buch deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter Überwachtes Lernen (wie Regression und Klassifikation), unüberwachtes Lernen (einschließlich Clustering-Methoden), sowie fortgeschrittene Konzepte wie Ensemble-Methoden, Support Vector Machines und neuronale Netze. Es legt einen starken Fokus auf die mathematischen Grundlagen dieser Methoden und ihre Anwendung auf reale Datenprobleme. Durch zahlreiche Beispiele und Abbildungen wird der Leser durch komplexe Konzepte geführt, während Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels das Verständnis vertiefen. Das Werk richtet sich an Studierende der Statistik oder Informatik sowie an Praktiker im Bereich Data Science, die ein tiefgehendes Verständnis für statistische Lernmethoden entwickeln möchten.
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