Mathematische Einführung in Data Science
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- eBook
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Sprache:Deutsch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
25.01.2024
Abbildungen
IX, mit 118 Abbildungen
Verlag
Springer BerlinSeitenzahl
303
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,8 cm
Gewicht
482 g
Auflage
1. Auflage 2023
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-662-68696-6
Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende der Mathematik ab dem dritten Studienjahr. Basierend auf den mathematischen Grundvorlesungen werden kanonische Themen aus den Bereichen Data Science und Machine Learning durchgenommen. Dabei stehen rigorose Beweise und ein systematisches Verständnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund.
Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. k -nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.
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