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Der Umwelt zuliebe
Fundamentals of Supervised Machine Learning
Giovanni Cerulli (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book presents the fundamental theoretical notions of supervised machine learning along with a wide range of applications using Python, R, and Stata. It provides a balance between theory and applications and fosters an understanding and awareness of the availability of machine learning methods over different software platforms. After introducing the machine learning basics, the focus turns to… a broad spectrum of topics: model selection and regularization, discriminant analysis, nearest neighbors, support vector machines, tree modeling, artificial neural networks, deep learning, and sentiment analysis. Each chapter is self-contained and comprises an initial theoretical part, where the basics of the methodologies are explained, followed by an applicative part, where the methods are applied to real-world datasets. Numerous examples are included and, for ease of reproducibility, the Python, R, and Stata codes used in the text, along with the related datasets, are available online. The intended audience is PhD students, researchers and practitioners from various disciplines, including economics and other social sciences, medicine and epidemiology, who have a good understanding of basic statistics and a working knowledge of statistical software, and who want to apply machine learning methods in their work. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
15.11.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031413391
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Statistics and Computing
Sonderedition
Nein
Autor
Giovanni Cerulli
Seitenanzahl
391
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
With Applications in Python, R, and Stata
Schlagwörter
Supervised Machine Learning, Python, Stata, R Software, Machine Learning Applications in the Social Sciences, Machine Learnig Applications in Medicine and Epidemiology, Model Selection, Regularization, Classification, Nonparametric Fitting, Trees, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Discriminant Analysis, Nearest Neighbors, Deep Learning, Sentiment Analysis, Ontology of Machine Learning
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
UYQM - Maschinelles Lernen
UFM - Mathematische und statistische Software
K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
JHBC - Sozialforschung und -statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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