Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
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Beschreibung
"Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control" von J. Nathan Kutz bietet eine umfassende Einführung in die Integration von Datenanalyse und maschinellem Lernen mit dynamischen Systemen und Kontrolltheorie. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Ingenieurwissenschaften, Physik, Mathematik und Informatik. Es behandelt grundlegende Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens sowie deren Anwendung auf dynamische Systeme. Der Autor erklärt Methoden zur Modellierung, Analyse und Kontrolle komplexer Systeme anhand von Daten. Dazu gehören Themen wie Regression, Klassifikation, Dimensionenreduktion und Sparsity-Promoting-Techniken. Zahlreiche Beispiele und Fallstudien veranschaulichen den praktischen Einsatz dieser Methoden in realen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Anwendungen.
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