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A First Course in Statistical Learning

Johannes Lederer (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This textbook introduces the fundamental concepts and methods of statistical learning. It uses Python and provides a unique approach by blending theory, data examples, software code, and exercises from beginning to end for a profound yet practical introduction to statistical learning. The book consists of three parts: The first one presents data in the framework of probability theory, exploratory data analysis, and unsupervised learning. The second part on inferential data analysis covers linear and logistic regression and regularization. The last part studies machine learning with a focus on support-vector machines and deep learning. Each chapter is based on a dataset, which can be downloaded from the book's homepage. In addition, the book has the following features: A careful selection of topics ensures rapid progress. An opening question at the beginning of each chapter leads the reader through the topic. Expositions are rigorous yet based on elementary mathematics. More than two hundred exercises help digest the material. A crisp discussion section at the end of each chapter summarizes the key concepts and highlights practical implications. Numerous suggestions for further reading guide the reader in finding additional information. This book is for everyone who wants to understand and apply concepts and methods of statistical learning. Typical readers are graduate and advanced undergraduate students in data-intensive fields such as computer science, biology, psychology, business, and engineering, and graduates preparing for their job interviews.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
26.02.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031302756
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Statistics and Computing
Sonderedition
Nein
Autor
Johannes Lederer
Seitenanzahl
282
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
With Data Examples and Python Code
Schlagwörter
Statistical Learning, Python, Machine Learning, Unsupervised Learning, Support Vector Machines, Deep Learning, Exploratory Data Analysis, Linear Regression, Logistic Regression, Regularization, Introduction to Statistical Learning, Python Code, Data Science, Statistical Machine Learning
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UYQM - Maschinelles Lernen UFM - Mathematische und statistische Software UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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