Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition)
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Beschreibung
"Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods" von Radislav Vaisman ist ein umfassendes Werk, das sich mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens beschäftigt. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute, die ein tieferes Verständnis der theoretischen Konzepte hinter den Algorithmen des maschinellen Lernens erlangen möchten. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Optimierungsmethoden, die alle essenziell für das Verständnis moderner Datenanalyse-Methoden sind. Vaisman legt besonderen Wert auf die Erklärung der mathematischen Prinzipien, die den gängigen Algorithmen zugrunde liegen, wie z.B. Regressionsmodelle, Klassifikationsverfahren und Clustering-Algorithmen. Durch zahlreiche Beispiele und Übungen hilft das Buch den Lesern, die theoretischen Konzepte in praktische Anwendungen umzusetzen. Es ist sowohl als Lehrbuch für akademische Kurse als auch als Nachschlagewerk für Praktiker geeignet, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 624 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer
- hardcover
- 792 Seiten
- Erschienen 2017
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- Erschienen 2011
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- Erschienen 2019
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
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- 643 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
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- Erschienen 2013
- Wiley-VCH
- hardcover
- 832 Seiten
- Erschienen 2001
- Wiley-Blackwell
- Gebunden
- 179 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer



