Machine Learning: A Practical Approach on the Statistical Learning Theory
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Beschreibung
"Machine Learning: A Practical Approach on the Statistical Learning Theory" von Moacir Antonelli Ponti bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Methoden des maschinellen Lernens, basierend auf der statistischen Lerntheorie. Das Buch behandelt zentrale Themen wie Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und -auswahl sowie Regularisierungstechniken. Es legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung der Theorien, unterstützt durch zahlreiche Beispiele und Fallstudien. Leser erhalten Einblicke in verschiedene Algorithmen und deren Implementierung, wobei der Fokus darauf liegt, theoretisches Wissen mit praktischen Fähigkeiten zu verknüpfen, um reale Probleme effektiv zu lösen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 384 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 272 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 634 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer
- Gebunden
- 720 Seiten
- Erschienen 1999
- The MIT Press
- Kartoniert
- 339 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2020
- Apress
- hardcover
- 568 Seiten
- Erschienen 2010
- Wiley
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly



