Statistisches und maschinelles Lernen: Gängige Verfahren im Überblick
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Beschreibung
"Statistisches und maschinelles Lernen: Gängige Verfahren im Überblick" von Stefan Richter bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Methoden und Konzepte des statistischen und maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis für diese Bereiche entwickeln möchten. Es behandelt zentrale Themen wie lineare Regression, Klassifikationsverfahren, Clustering-Methoden und neuronale Netze. Darüber hinaus werden praxisnahe Beispiele und Anwendungen präsentiert, um den Lesern zu helfen, theoretische Konzepte in reale Problemlösungen umzusetzen. Durch seine klare Struktur und verständliche Darstellung dient das Werk als wertvolle Ressource für alle, die sich mit den aktuellen Techniken der Datenanalyse auseinandersetzen wollen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 179 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Taschenbuch
- 545 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Vieweg
- Kartoniert
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 688 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer Gabler
- Hardcover
- 411 Seiten
- Erschienen 2012
- Hogrefe Verlag
- Kartoniert
- 656 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer



