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.
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