Statistisches und maschinelles Lernen Ebook Tooltip Gängige Verfahren im Überblick

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  • Duits
  • E-book
  • 9783662593547
  • 29 augustus 2019
  • Adobe ePub
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Samenvatting

Dieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten – ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden.

Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung.

Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.

Productspecificaties

Inhoud

Taal
de
Bindwijze
E-book
Oorspronkelijke releasedatum
29 augustus 2019
Ebook Formaat
Adobe ePub
Illustraties
Nee

Betrokkenen

Hoofdauteur
Stefan Richter
Hoofduitgeverij
Springer Spektrum

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Overige kenmerken

Studieboek
Nee

EAN

EAN
9783662593547
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