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
- Gebunden
- 744 Seiten
- Erschienen 2011
- Morgan Kaufmann
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 280 Seiten
- Erschienen 2018
- MIT Press
- Gebunden
- 312 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 1991
- Springer
- paperback
- 136 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 370 Seiten
- Erschienen 2020
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 318 Seiten
- Erschienen 2014
- De Gruyter Oldenbourg
- Gebunden
- 290 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer



