Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (IEEE Press)
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Beschreibung
"Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods" von Filip M. Mulier ist ein umfassendes Werk, das sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens und der Datenanalyse beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die theoretischen Konzepte, die den verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens zugrunde liegen, und erläutert deren praktische Anwendungen. Der Autor behandelt Themen wie Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Klassifikation, Regression sowie Clustering-Methoden. Zudem werden mathematische Grundlagen und Algorithmen vorgestellt, die für das Verständnis dieser Techniken notwendig sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung dieser Konzepte in realen Szenarien und auf der Entwicklung effektiver Modelle zur Lösung spezifischer Probleme. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute aus den Bereichen Informatik, Statistik und Ingenieurwesen, die ein tieferes Verständnis für maschinelles Lernen entwickeln möchten. Durch Beispiele und Übungen wird das theoretische Wissen vertieft und praxisnah vermittelt.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 280 Seiten
- Erschienen 2018
- MIT Press
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 745 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2017
- The MIT Press
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- hardcover
- 643 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Kartoniert
- 883 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2018
- The MIT Press
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly



