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 ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich auf die Anwendung von datengetriebenen Methoden in den Bereichen Wissenschaft und Technik konzentriert. Der Autor, J. Nathan Kutz, stellt verschiedene Algorithmen und Techniken vor, die es ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren. Das Buch ist in zwei Hauptabschnitte unterteilt: der erste Teil konzentriert sich auf Maschinelles Lernen und wie es verwendet wird, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen; der zweite Teil befasst sich mit dynamischen Systemen und Kontrolltheorie. Darüber hinaus werden auch Themen wie Neuronale Netze, Regressionstechniken und Dimensionsreduktion behandelt. Es bietet eine detaillierte Einführung in diese Bereiche für Studierende und Fachleute gleichermaßen.
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