Mathematical Foundations for Data Analysis (Springer Series in the Data Sciences)
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Beschreibung
"Mathematical Foundations for Data Analysis" von Jeff M. Phillips ist ein umfassendes Werk, das die wesentlichen mathematischen Prinzipien und Methoden behandelt, die der Datenanalyse zugrunde liegen. Das Buch ist Teil der Springer Series in the Data Sciences und richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis der mathematischen Konzepte erlangen möchten, die in modernen Datenanalysetechniken verwendet werden. Das Buch beginnt mit grundlegenden Themen wie lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie und führt dann zu komplexeren Konzepten wie Optimierung, statistische Inferenz und maschinelles Lernen. Jeder Abschnitt bietet eine gründliche Erklärung der theoretischen Grundlagen sowie praktische Beispiele und Anwendungen in der Datenanalyse. Der Autor legt besonderen Wert darauf, die Verbindung zwischen Theorie und Praxis herzustellen, um den Lesern zu helfen, die mathematischen Techniken effektiv auf reale Probleme anzuwenden. Durch seinen klaren Schreibstil und die systematische Herangehensweise ermöglicht das Buch den Lesern, ein solides Fundament in den mathematischen Aspekten der Datenwissenschaft zu entwickeln und bereitet sie darauf vor, fortgeschrittene Analysemethoden erfolgreich einzusetzen.
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