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Statistik und maschinelles Lernen

Mathias Trabs (Taschenbuch, Deutsch)

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Beschreibung
Dieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
23.06.2021
Sprache
Deutsch
EAN
9783662629376
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Mathias Trabs
Seitenanzahl
263
Auflage
1. Auflage 2021
Einbandart
Taschenbuch
Buch Untertitel
Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
Schlagwörter
Mathematische Statistik, Hochdimensionale Statistik, Hochdimensionale Modelle, Moderne statistische Methoden und Forschungsfragen, Machine Learning, Klassifikationsprobleme, Supervised learning, Überwachtes Maschinelles Lernen, Verallgemeinertes lineares Modell, generalized linear model, GLM, Mathematische Grundlagen der Datenwissenschaften, Mathematische Grundlagen von Data Science, Statistische Methoden der Datenanalyse, Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UFM - Mathematische und statistische Software
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Hersteller: J.B. Metzler, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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