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Mathematical Foundations for Data Analysis
Jeff Phillips (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This textbook, suitable for an early undergraduate up to a graduate course, provides an overview of many basic principles and techniques needed for modern data analysis. In particular, this book was designed and written as preparation for students planning to take rigorous Machine Learning and Data Mining courses. It introduces key conceptual tools necessary for data analysis, including… concentration of measure and PAC bounds, cross validation, gradient descent, and principal component analysis. It also surveys basic techniques in supervised (regression and classification) and unsupervised learning (dimensionality reduction and clustering) through an accessible, simplified presentation. Students are recommended to have some background in calculus, probability, and linear algebra. Some familiarity with programming and algorithms is useful to understand advanced topics on computational techniques. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.03.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030623401
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in the Data Sciences
Sonderedition
Nein
Autor
Jeff Phillips
Seitenanzahl
287
Auflage
1st edition 2021
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Data Analysis, Data Sciences, Data Mining, Machine Learning, Probability, Neural Networks, Geometry of Data, Clustering, Big Data, Dimensionality Reduction
Thema-Inhalt
PBKS - Numerische Mathematik
UYZF - Informationsvisualisierung
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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