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 Grundlagen und Methoden des statistischen und maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker, die ein Verständnis für die wichtigsten Techniken und Anwendungen in diesem Bereich entwickeln möchten. Es behandelt grundlegende Konzepte wie Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Klassifikations- und Regressionsverfahren sowie Clustering-Methoden. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Themen wie Ensemble-Methoden, neuronale Netze und Deep Learning diskutiert. Der Autor legt besonderen Wert auf die praktische Anwendbarkeit der vorgestellten Verfahren und illustriert diese mit zahlreichen Beispielen und Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsgebieten. Das Buch schließt mit einem Ausblick auf aktuelle Entwicklungen und zukünftige Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens ab.
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